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稀疏训练主要是面向超大参数规模模型的训练和部署，通过移除部分权重，模型训练可以节约部分计算量，且减少内存占用，实现更好地压缩效果，降低部署和训练门槛。稀疏训练领域的经典论文来自 MIT 研究团队2018 年 3 月发表的《The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks》，作者通过对比非结构化剪枝和中奖彩票曲线发现，中奖彩票能较快的训练，并达到跟原网络相似的精度。同时表明网络越稀疏学习越慢，导致最终的测 试精度越低。因此，研究团队提出彩票假设： 随机初始化的密集神经网络包含一个初始化的子网，当经过隔离训练时，它可以匹配训练后最多相同迭代次数的原始网络的测试精度。
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