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SALSA-CLRS：一种稀疏且可扩展的算法推理基准
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了 Dynamic Sparse Training (DST) 在连续学习中的影响，发现在低稀疏度下，ERK 初始化更有效，而在高稀疏度下，均匀初始化更可靠。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 Dynamic Sparse Training (DST) 在连续学习中的影响。
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研究填补了连续学习中 DST 的最佳配置的研究空白。
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在低稀疏度下，Erdos-Renyi Kernel (ERK) 初始化更有效。
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在高稀疏度下，均匀初始化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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