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模型稀疏化(Pruning)技术主要针对大模型的哪种特性进行

[单选题]
模型稀疏化(Pruning)技术主要针对大模型的哪种特性进行优化？ 
  • 提升训练数据并行效率
  • 降低模型推理时计算复杂度
  • 增强多任务迁移学习能力
  • 提高模型参数初始化效率
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活跃的芝士在被拷头像 活跃的芝士在被拷
模型稀疏化（Pruning）是一种模型压缩技术，其核心思想是移除神经网络中冗余或对输出影响较小的权重、连接、甚至整个神经元或层，从而得到一个更“稀疏”（即包含更多零或被移除项）但性能相近的模型。
发表于 今天 09:16:55 回复(0)
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问题信息

大模型概念
难度：
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