Bilanz der Quelle: RigL trainiert neuronale Netze mit fester Parameterzahl und festem Rechenbudget, wobei die Topologie während des Trainings anhand von Gewichtsbeträgen und selten berechneten Gradienten angepasst wird. Bei gleicher Genauigkeit benötigt das Verfahren weniger FLOPs als frühere Methoden wie Pruning.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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