Глубокие нейронные сети позволяют решать многочисленные задачи, но их вычислительная сложность крайне высока. Данное явление приводит к актуальности методов структурного прореживания нейронных сетей. В данной работе продемонстрирован метод прореживания нейронной сети, с использованием ненормализованных вероятностных моделей, что позволяет извлекать дополнительную информацию из активаций нейронов. Этот подход позволяет уменьшить число параметров нейронной сети с контролируемым изменением целевой метрики на тестовой выборке.

Рогачев К.О. (науч. рук. Платонов А.В.) Прореживание нейронных сетей с использованием ненормализованных вероятностных моделей // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17489