本研究提出动态软剪枝方法GDeR，通过可训练的原型更新机制，采样出代表性、平衡和无偏的子集，提升模型性能和训练速度。实验显示，GDeR在不平衡和噪声环境中表现优于其他方法。

GDeR：通过原型图剪枝保障效率、平衡性和鲁棒性
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