摘要：
元学习（Meta-Learning）是一种机器学习方法，旨在使机器学习模型能够快速学习和适应新任务或新环境。它通过学习如何学习，为模型提供一种通用的学习能力，使其能够在面对新任务时快速学习和泛化。 下面举一个元学习的例子，以在图像分类任务中进行快速学习和适应为例： 假设我们有一个大型图像分类数据集， 阅读全文
摘要：
假设我们有一个简化的天气预测模型，其中考虑了三种可能的天气状态：晴天（Sunny）、多云（Cloudy）和雨天（Rainy）。我们使用马尔可夫过程来描述这些天气状态之间的转移。 我们可以定义一个状态空间S = {Sunny, Cloudy, Rainy}，其中有三种天气状态。 现在假设我们观察了一段 阅读全文
摘要：
非结构化剪枝，对每个参数进行选择性的剪枝，不考虑网络的特定结构或模式。 先训练一个完整的模型，然后再根据设置的剪枝率来选择保留每个矩阵中最重要的参数。简而言之，剪的是参数，而非通道channel和卷积核。 结构化剪枝，是针对整体的网络考虑，不是独立地对每个参数进行剪枝。而是对整个通道channel或 阅读全文