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Dynamic Sparse Training method where weight mask is updated randomly periodically
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Sparse Learning
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기법
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DST
Dynamic sparse training methods train neural networks in a sparse manner, starting with an initial sparse mask, and periodically updating the mask based on some criteria.
RigL
Dynamic Sparse Training method based on using the gradient norm to select which weights to remove/add in each mask update.
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.