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稀疏化与动态计算优化.docx
资料介绍
稀疏化与动态计算优化
一、核心概念与基础背景
1.1 稀疏化的定义与本质
稀疏化是一种通过保留数据或模型中对任务贡献较大的核心信息，剔除冗余、无贡献或者贡献极低的参数与结构，降低数据维度与模型参数量的优化技术。无论是传统数据处理还是深度学习模型优化，稀疏化的核心本质都是“在保证任务精度损失可接受的前提下，最大化压缩无效计算量”。在实际应用中，多数自然数据、神经网络参数都天然存在稀疏性：图像中大部分背景区域对目标识别任务贡献极低，深度学习模型中大量神经元权重接近零，对最终预测结果几乎没有影响，这些冗余部分都可以通过稀疏化处理去除。
1.2 动态计算的定义与核心思想
动态计算也被称为条件计算，核心思想是不按照固定的计算路径完成所有计算单元的推理，而是根据不同输入的特征动态选择需要激活的计算单元或者计算路径，只对输入中需要处理的部分执行计算。简单来说，对于简单输入只调用少量计算资源完成处理，对于复杂输入才调用全部计算资源，从计算流程层面避免了无效运算，和稀疏化从结构层面减少参数形成互补。
二、稀疏化优化的技术路径与分类
稀疏化优化按照处理对象和实现方式可以分为数据稀疏化和模型稀疏化两大类，两类稀疏化的优化目标一致，但应用场景和技术方法存在明显差异。
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