该论文提出了一种名为SortedNet的深度学习模型，通过利用深度神经网络的内在模块化性质，实现了高效动态推断。该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。实验证明了该方法的有效性和可扩展性。

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。

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。

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模型。它通过排序和概率的方式一起训练主模型和子模型，并具有最小的存储要求和高效的切换能力。实验证明了该方法的有效性，并展示了其在同时训练多达160个不同子模型的广泛可扩展性。