[论文推荐]稀疏DRL网络通过预训练随机剪枝实现参数高效优化
talkingdev • 2025-06-24
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最新发表于arXiv的研究表明，通过在训练前随机剪除固定比例的权重参数，稀疏深度强化学习(DRL)网络展现出显著的参数效率优势。该方法不仅减少了模型复杂度，还成功规避了传统训练过程中常见的优化陷阱。这种一次性剪枝策略相比持续稀疏化训练，在保持模型性能的同时大幅降低计算资源消耗，为边缘设备部署DRL模型提供了新思路。研究团队通过理论分析和实验验证，证实该方法在Atari游戏基准测试中，能以50%的稀疏度维持原始模型95%以上的性能表现。这一发现对推动轻量化AI系统发展具有重要意义，特别是在机器人控制、自动驾驶等实时决策领域。