麻省理工學院發(fā)現(xiàn)更小更容易訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡，或有望推動技術改革
神經(jīng)網(wǎng)絡技術起源于上世紀五、六十年代，當時叫感知機，擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特征向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。
盡管人工智能取得了很大的進步，但現(xiàn)在大多數(shù)基于人工智能的產(chǎn)品仍然依賴于“深度神經(jīng)網(wǎng)絡”。這種網(wǎng)絡通常非常大，而且訓練成本高得令人望而卻步。
麻省理工學院的研究人員希望改變這一現(xiàn)狀。在今天發(fā)表的一篇論文中，研究人員揭示了神經(jīng)網(wǎng)絡中包含的“子網(wǎng)絡”，比之前的網(wǎng)絡小10倍，而且可以更便宜、更快地進行訓練。
為了訓練大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡，工程師給它們提供大量的數(shù)據(jù)集，但這可能需要幾天的時間和昂貴的GPUs。
來自麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室(CSAIL)的研究人員發(fā)現(xiàn)，在這些訓練有素的網(wǎng)絡中，有更小的子網(wǎng)絡，可以做出同樣準確的預測。
CSAIL所謂的“彩票假說”就是基于這樣一種觀點，即訓練大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡就像買所有的彩票，以確保中獎。相比之下，訓練子網(wǎng)就像只買有獎的那張彩票一樣。
問題在于，研究人員還沒有想出如何在不構建完整神經(jīng)網(wǎng)絡的情況下找到這些子網(wǎng)，然后修剪掉不必要的位。研究人員目前還沒有找到這些子網(wǎng)絡的方法。
如果他們能找到一種方法跳過這一步，直接進入子網(wǎng)絡，那么這一過程可以節(jié)省數(shù)小時的工作。并使訓練神經(jīng)網(wǎng)絡不僅僅對大公司開發(fā)而且對單個程序員開放。
但是，如何有效地找到子網(wǎng)絡，并明確為什么有些子網(wǎng)在訓練上比其他子網(wǎng)表現(xiàn)地更好，可能會讓研究人員忙上幾年。
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