Tim Dettmers (bitsandbytes / QLoRA)· Tim Dettmers·· 2019-07-11精选AI 评分60
从零开始构建稀疏网络：更快训练而不损失性能
Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance
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AI 导读
Tim Dettmers 和 Luke Zettlemoyer 提出了稀疏学习的概念和算法，通过使用稀疏动量算法，可以在训练过程中保持网络的稀疏性，同时达到密集网络的性能水平，从而加快训练速度。
推荐理由
原文提出了稀疏学习的概念和算法，读者可以了解其在训练神经网络中的应用和效果。
来源：Tim Dettmers (bitsandbytes / QLoRA) · timdettmers.com
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