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目标退出策略;神经网络由于参数众多,是一种非常灵活的模型,有利于学习,但也是高度冗余的。这使得压缩神经网络成为可能,而不会对性能产生巨大影响。本文介绍了目标退出策略,这是一种针对神经网络权值和单元的后期修剪策略,该策略直接将修剪机制构建为学习过程。由此产生的网络学习显式鲁棒的剪枝,有利于更复杂的正则化方案,同时极其简单的实现,易于调整;
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