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VGG16 BN
VGG16 BN
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新方法增强深度神经网络插值鲁棒性
研究人员引入了Sharp Mode Connectivity (SMC)，一种用于优化深度神经网络权重空间中参数曲线的新方法。与仅确保沿轨迹低损失的标准模式连通性不同，SMC还强制要求邻近区域的低损失，从而使插值模型对分布变化更加鲁棒。该方法在ResNet-18和ViT-Tiny等模型以及CIFAR-10和ImageNet-100等数据集上得到了验证，显示出显著的准确性提升，尤其是在CIFAR-10-C等损坏情况下，甚至产生了负损失障碍。
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新的诊断工具可优化高稀疏度下的神经网络剪枝
研究人员开发了一种名为相对可修复性（RR）的新诊断工具，以帮助优化神经网络剪枝，尤其是在高稀疏度水平下。RR使用无标签的校准数据评估剪枝造成的损害在多大程度上可以通过轻量级修复过程来恢复。在ResNet和VGG模型上的实验表明，RR在标准剪枝方法变得不可靠的特定过渡点附近最有效，这表明高稀疏度剪枝应同时考虑权重保留和可修复性。