https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/pruning/Recent content in Pruning on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/lottery_ticket_hypothesis/Sat, 18 Jul 2026 11:24:46 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/lottery_ticket_hypothesis/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>彩票假设指出，在一个大型随机初始化的神经网络中，存在一个稀疏的子网络（即“中奖彩票”），其初始化状态非常适合训练。通过剪枝掉不重要的权重，仅保留并训练这个子网络，可以在不损失性能的前提下大幅减少模型规模。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>该理论认为密集神经网络中包含较小的子网络，若从初始状态单独训练，其准确率可与原始网络相匹配。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>权重剪枝</li> <li>稀疏网络</li> <li>模型压缩</li> <li>初始化敏感性</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>在边缘设备上部署轻量级模型</li> <li>降低训练期间的计算成本</li> <li>加速推理速度</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/network-pruning-%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%89%AA%E6%9E%9D/">Network Pruning (网络剪枝)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/model-distillation-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%92%B8%E9%A6%8F/">Model Distillation (模型蒸馏)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/sparse-training-%E7%A8%80%E7%96%8F%E8%AE%AD%E7%BB%83/">Sparse Training (稀疏训练)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/efficient-ai-%E9%AB%98%E6%95%88%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/">Efficient AI (高效人工智能)</a></li> </ul>