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实体 Gradient-based Parameter Selection

Gradient-based Parameter Selection

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  1. TOOL · CL_15746 ·

    GD-FPS 方法为 AI 模型提供高效、无梯度的微调

    研究人员开发了一种名为增长驱动前馈参数选择（GD-FPS）的新型无梯度方法，用于高效微调大型预训练模型。该方法避免了反向传播的需要，与现有的基于梯度的方法相比，显著减少了内存使用和执行时间。GD-FPS 通过分析相对于预训练锚点的激活增长来识别最优参数子集，在各种视觉任务中表现出具有竞争力的性能。