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OpenAI 提出基于 L0 正则化的稀疏神经网络训练方法
OpenAI 团队提出一种通过 L0 正则化学习稀疏神经网络的新方法。L0 正则化直接约束网络中非零权重的数量，理论上能产生比 L1/L2 更紧凑的模型结构，但因其不可微性长期难以优化。该研究通过引入连续松弛与重参数化技巧，实现了端到端的梯度训练，在保持模型精度的同时大幅减少参数数量。这项工作为模型压缩、推理加速和边缘部署提供了新的技术路径。
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- 发布
- 2026-05-02
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