最大麦克斯韦恶魔：通过利用神经元的饱和实现高效修剪
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过研究神经网络中的死亡神经元现象，提出一种基于稀疏性和修剪的简单高效算法，称为 Demon Pruning（DemP），用于网络模型压缩和优化。在 CIFAR10 和 ImageNet 数据集上的实验证明，DemP 优于现有的结构化修剪技术，具有更好的准确性和稀疏性权衡以及更快的训练速度。
本文介绍了一种新颖简单的神经网络剪枝框架，使用Gumbel-Softmax技术优化网络权重和拓扑结构，实现了高准确性的网络压缩能力。该框架提升了神经网络的可解释性，能够提取特征重要性并可视化特征对称性和信息传递路径。为深度学习剪枝和可解释的机器学习系统开辟了新途径。
