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动态稀疏学习：一种高效推荐的新范式
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内容提要
本研究发现，在连续学习中，使用ERK初始化在低稀疏度下更有效，而使用均匀初始化在高稀疏度下更可靠。增长策略的性能取决于初始化策略和稀疏度程度。适应性是提升连续学习效果的有希望的方法。
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关键要点
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连续学习是智能系统从数据流中顺序获取和保留知识的能力。
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本研究首次实证研究了动态稀疏训练（DST）在连续学习中的影响。
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研究在CIFAR100和miniImageNet数据集上进行，发现ERK初始化在低稀疏度下更有效。
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均匀初始化在高稀疏度下展现出更可靠的性能。
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增长策略的性能依赖于初始化策略和稀疏度程度。
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DST组成部分内的适应性是提升连续学习效果的有希望的方法。
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