DPR提出解耦剪枝与重建的双层稀疏化训练方法
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DPR提出解耦剪枝与重建的双层稀疏化训练方法
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AI 综述
Siqi Gu等作者提出DPR双层稀疏化训练方法，把剪枝与重建拆成两步：先用一个紧凑节点集同时作为编码器的训练图和推理时的锚点，再由稀疏结构感知解码器重建被剪掉的节点。 在30%预算下，该模型在单张6 GB GPU上训练，峰值内存为1,450 MiB，精度恢复到稠密重建参考的96.9%；作者称，在同一GPU上，它比DSpar高1.36个百分点，峰值训练内存低50.1%。
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最新进展10月27日 12:00
DPR：解耦剪枝与重建，在紧凑核心上训练的双层稀疏化方法报道时间线
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10月27日
- arXiv cs.AIDPR：解耦剪枝与重建，在紧凑核心上训练的双层稀疏化方法
DPR 提出“先剪枝提效、再重建补精度”的解耦框架，用同一紧凑节点集同时约束编码器训练图与推理锚点，由稀疏结构感知解码器重建被剪节点。30% 预算模型在单张 6 GB GPU 上以 1,450 MiB 峰值内存训练，恢复稠密重建参考的 96.9%，比同 GPU 的 DSpar 高 1.36 pp 且峰值训练内存低 50.1%。
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