推翻剪枝固有观点？清华、伯克利提出NN过参数化真的不重要(6)

我们建议未来的剪枝方法基于强大的基线模型进行评估，尤其是在目标剪枝架构已经被预定义的情况下。除了高准确率，从头训练预定义目标模型还具备以下优势： [原文来自：www.11jj.com]

  • [转载出处：www.11jj.com]

    由于模型较小，我们可以使用更少的 GPU 内存来训练，可能比训练原始的大型模型更快。

  • 剪枝标准与步骤有时需要逐层微调 (Luo et al., 2017)，或针对不同的网络架构进行调整，现在这些都不必要。

  • 我们避免了调整剪枝步骤中涉及的额外超参数。

    • 我们的结果支持使用剪枝方法寻找高效架构或稀疏度模式，可以通过自动剪枝方法来进行。此外，在有些案例中，传统的剪枝方法仍然比从头开始训练模型快得多，比如以下两种情况：

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