本文讲解如何用PyTorch创建自定义模型类`MyModel`，包含多个线性层和ReLU激活函数。通过`state_dict()`获取模型状态，`parameters()`返回参数迭代器。`train()`和`eval()`用于切换训练和评估模式。示例代码展示了模型参数定义、前向传播及模式切换。

我们提出了个性化的高斯本征模型（GEMs）用于人类头部的研究，一种将动态3D高斯压缩为低维线性空间的新方法。通过用蒙特卡洛算法生成点云来组织和压缩头部面部的高斯。我们替换了大量的基于CNN的体系结构，转而使用单个线性层，提高了速度并使一系列实时应用成为可能。

本研究介绍了一种名为低秩引导训练（LoRITa）的压缩技术，通过组合线性层和奇异值截断来促进低秩性，无需改变结构或进行额外优化。实验证明其有效性，在FLOPs和参数减少方面取得了竞争性或SOTA结果。