本文共 516 字，大约阅读时间需要 1 分钟。

概述:

这篇文章的感觉是用剪枝的思想来学习神经元（通道)之间的连线。

算法：

将channel作为node，edge对应weight

首先将边分为：

划分的依据是edge的权重|weight|的大小，取前k大为实边

在前向传播的时候将信息只在实边上流通，如图：

v点的输入信息表示为：

u点的信息即可表示为：

f函数是激活函数、batchnorm、conv的组合

在反向传播的时候，让梯度通过实边并对边进行更新，对于虚边，梯度会留向虚边，但是不会穿过虚边进行传播，如图：

在反向传播时对edge的权重weight进行更新，梯度信息-Δ是loss下降最快方向，让-Δ和Zu点乘，当Zu和-Δ方向一致时，更新最大，选择这条边也意味着loss下降最快:

当|Wuv|比实边里的边的绝对值大的时候，可以交换进实边集合。

更新的过程如图：

文章还提到了Dynamic Neural Graphs，和上面的static neural graphs的区别就是 传播的时候是按时间版本传播:

给出一个时间序列，对v这样的更新为：

这样的好处就是可以在图中引入循环，如图：

作者在实验中验证了 Dynamic Neural Graphs的效果要更好。

转载地址：http://inywb.baihongyu.com/