神经网络修剪的有效子集选择
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。在一些领域（如医学数据）中，有大量的标注数据对于深度神经网络的效果至关重要。为了明智地选择待标注的数据（即子集选择问题），我们研究了子集选择和神经网络剪枝之间的关系，并建立了它们之间的联系。借鉴了神经网络剪枝的见解，我们提出了利用神经网络特征的范数准则来改进子集选择方法。我们在各种网络和数据集上进行了实证验证，证明了准确度的提高。这表明利用剪枝工具进行子集选择的潜力。
该文章介绍了一种新颖简单的神经网络剪枝框架，使用Gumbel-Softmax技术实现了网络的卓越压缩能力，保持了高准确性，仅使用了0.15％的原始网络参数。该框架提升了神经网络的可解释性，能够轻松提取特征重要性并可视化特征对称性和信息传递路径。该方法为深度学习剪枝和可解释的机器学习系统的创建开辟了新途径。
