研究人员开发了一种新颖的深度神经网络结构化剪枝框架，该框架利用多臂老虎机（MAB）算法来移除整个神经元。该方法将每个神经元视为老虎机问题中的一个“臂”，暂时屏蔽它以衡量对损失函数的影响，然后更新其移除奖励估计。在图像、文本和推理任务上的评估表明，基于MAB的剪枝，特别是使用UCB1和Thompson Sampling策略，可以有效地减小模型尺寸，并且通常优于未剪枝模型和其他剪枝技术。 AI
影响 引入了一种新颖、计算上可行的方法来进行结构化模型缩减，可以提高性能和效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍深度神经网络新优化方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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