神經元剪枝

深度分析

Random Cloud：無訓練神經架構搜尋：以隨機前向評估快速發掘極簡模型

研究指出，過度參數化的神經網路浪費資源，RandomCloud透過隨機初始化網路、無需反向傳播即評估，逐步削減神經元，最後僅訓練最佳極簡模型。實驗顯示在七個分類基準上，多數資料集的準確度與傳統剪枝持平或更佳，且計算成本降低近七成。對資源受限的應用特別有吸引力。