Sparse-Training wird durch Erhöhen von 损失lossγ \gamma in erreichtBNDer L1 des γ -Parameters正则，entspricht den meisten Kanälenγ \gammaDer Wert von γ nähert sich und0, sodass das Modell den Effekt der Sparseness erzielt:
Beschneidungsgrundlagen und tatsächlicher Kampf (4): spärliches Training und Anzeige der Beschneidungseffekte
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