When to Prune? A Policy towards Early Structural Pruning プルーニングにより、ネットワークメモリフットプリントと時間の複雑さを魅力的に削減できます。従来のトレーニング後の剪定手法は、トレーニングのための重い計算を見落としながら、効率的な推論に傾いています。初期化時のトレーニング前の剪定に関する最近の調査は、剪定によるトレーニングコストの削減を示唆していますが、パフォーマンスが著しく低下しています。私たちは、両方向の利点を組み合わせて、パフォーマンスを損なうことなくトレーニング中にできるだけ早く剪定するポリシーを提案します。初期化時に剪定する代わりに、私たちの方法は、ニューロンの重要度ランキングを介して支配的なサブネットワークを絶えず評価しながら、アーキテクチャを迅速に導くために、いくつかのエポックの初期の密なトレーニングを利用します。
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