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Keep What You Need: Extracting Efficient Subnetworks from Large Audio Representation Models
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内容提要
本研究提出了一种通过可学习的二进制掩码从大型音频基础模型中提取轻量化子网络的方法。该方法在不改变基础模型权重的情况下，提升了音频表示任务的性能，并降低了训练成本，适用于实时应用和消费级设备。
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关键要点
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本研究提出了一种通过可学习的二进制掩码从大型音频基础模型中提取轻量化子网络的方法。
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该方法在不改变基础模型权重的情况下，提升了音频表示任务的性能。
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研究表明，该方法降低了训练成本，适用于实时应用和消费级设备。
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