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超稀疏神经网络：通过自适应正则化将探索转化为利用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的稀疏学习方法：自适应正则化训练（ART），通过逐步增加权重正则化将稠密网络压缩为稀疏网络，并通过最高权重的方式压缩预训练模型的知识。该方法在CIFAR和TinyImageNet上比其他稀疏化方法具有显著的性能提升，并对高量级权重中编码的模式提供了新的认识。
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关键要点
- 提出了一种新颖且强大的稀疏学习方法：自适应正则化训练（ART）。
- 通过逐步增加权重正则化，将稠密网络压缩为稀疏网络。
- 采用最高权重的方式压缩预训练模型的知识。
- 在极高稀疏度情景下，该方法在CIFAR和TinyImageNet上表现优于其他稀疏化方法。
- 提供了对高量级权重中编码模式的新认识。
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