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SortNet: 通过基于神经网络的排序算法学习排序
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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
SortedNet是一种高效动态推断的深度神经网络解决方案，考虑了子模型的嵌套架构和共享参数，并以排序和概率的方式一起训练主模型和子模型。在推断过程中，无需搜索即可选择子网络，并且生成的子网络具有最小的存储要求和高效的切换能力。实验证明该方法的有效性，并演示了在同时训练多达160个不同子模型的广泛可扩展性。
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关键要点
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深度学习模型的大小增长使得在内存和计算约束下寻找最优模型变得重要。
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SortedNet是一种利用深度神经网络的内在模块化性质实现高效动态推断的通用可扩展解决方案。
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训练方法考虑了子模型的嵌套架构和共享参数，并以排序和概率的方式一起训练主模型和子模型。
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推断过程中无需搜索即可选择子网络，生成的子网络具有最小的存储要求和高效的切换能力。
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实验证明该方法的有效性，并展示了在同时训练多达160个不同子模型的广泛可扩展性。
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