연구진이 앙상블과 가중치 집계 사이의 절충점을 제공하는 부분 융합 신경망 기법을 소개했어요. 이 기법은 신경망 간의 유사성을 기반으로 가중치를 부분적으로 집계하여 앙상블의 성능과 계산 비용 사이의 균형을 맞추는 것을 목표로 합니다.
부분 최적 수송을 통해 가장 유사한 뉴런을 식별하고 연결하는 방법을 제시하여 앙상블 모델의 일반화된 가지치기를 구현할 수 있다고 설명해요.
단일 신경망에 일반화된 가지치기를 적용하는 것이 유사성 기반으로 뉴런을 격리, 삭제, 선형 결합하여 절충하는 것과 유사한 이점을 제공한다는 것을 보여줘요.