【NeurIPS 2021】 准确、快速、内存经济，新框架MEST实现边缘设备友好的稀疏训练

美国东北大学王言治教授、林雪教授研究组与威廉玛丽学院任彬教授研究组共同提出了一种稀疏训练新框架 MEST，有望在边缘设备上实现准确、快速以及内存经济的稀疏训练。

在剪枝技术被成功应用于神经网络的压缩和加速之后，稀疏训练在近年来受到了越来越多研究者的关注，即如何从零开始直接训练一个高质量的稀疏神经网络。稀疏训练旨在有效降低神经网络训练过程中的计算和存储开销，从而加速训练过程，为在资源有限的边缘设备上的神经网络训练提供了更多可能性。

多数现有稀疏训练方法着力于设计更好的稀疏训练算法来追求更高的网络稀疏度同时保持高准确率。然而，稀疏训练的关键，即稀疏训练能否带来实际的训练加速以及计算和存储资源的节省，却往往被忽视了。

为此，美国东北大学王言治教授、林雪教授研究组与威廉玛丽学院任彬教授研究组共同提出了 MEST 稀疏训练框架，有望在边缘设备上实现准确、快速以及内存经济的稀疏训练。该论文 [1] 已被 NeurIPS 2021 会议收录为 spotlight 论文。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.14032