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English(EN) Is Oracle Pruning the True Oracle?

一项新研究质疑神经网络剪枝的基本前提

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新论文质疑了长期以来被认为是神经网络剪枝基础的“甲骨文剪枝”（oracle pruning）方法。该研究训练并分析了跨越不同架构和数据集的37,000个模型，发现剪枝模型在重新训练后的性能与其重新训练前的性能之间几乎没有相关性。这表明，当前源自甲骨文剪枝标准的剪枝方法可能基于一个有缺陷的前提，尤其是在较大的深度学习模型上。研究提出，任务复杂度是导致这种无效性的关键因素，并建议在开发新的剪枝标准时应纳入重新训练阶段。 AI

影响 挑战了既定的剪枝技术，可能需要新的模型优化方法。

排序理由 一篇发表在arXiv上的研究论文，质疑了神经网络剪枝中的一个核心方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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一篇发表在arXiv上的研究论文，质疑了神经网络剪枝中的一个核心方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Sicheng Feng, Keda Tao, Huan Wang ·

    Oracle 是否在削减真正的 Oracle？

    arXiv:2412.00143v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Oracle pruning, which selects unimportant weights by minimizing the pruned train loss, has served as the foundation for most neural network pruning methods for over thirty-five years, while few (if any) have thought about …

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