研究人员引入了一种方差控制的自适应采样（VCAS）方法，通过使用细粒度的分层重要性采样和杠杆得分采样，在神经网络训练中加快了训练过程并降低了计算量。在多个任务中评估后发现，VCAS可以减少最高达73.87%的BP计算量和49.58%的整个训练过程计算量，同时保持准确性。