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不用训练就能对随机初始化的神经网络剪枝,还有严格数学证明,你敢信?
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发表在CVPR2024的论文“Finding Lottery Tickets in Vision Models via Data-driven Spectral Foresight Pruning”能在模型未经训练的状态下挖掘出原神经网络中的子网络,然后直接对随机初始化后的神经网络进行剪枝,达到和原始模型相当的精度。论文提供githu实现,极具可操作性,还提供了严格的数学证明:https://github.com/iurada/px-ntk-pruning
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