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EsaCL：高效学习稀疏模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究实证研究了Dynamic Sparse Training (DST)在连续学习中的影响。发现低稀疏度下使用Erdos-Renyi Kernel (ERK)初始化能更有效利用主干网络，高稀疏度下使用均匀初始化更可靠。增长策略的性能取决于初始化策略和稀疏度程度。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
- 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。
- 本研究首次实证研究了Dynamic Sparse Training (DST)在连续学习中的影响。
- 研究发现低稀疏度下Erdos-Renyi Kernel (ERK)初始化能更有效利用主干网络。
- 高稀疏度下均匀初始化展现出更可靠的性能。
- 增长策略的性能依赖于初始化策略和稀疏度程度。
- 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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