预印本前沿

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收录范围: 保留计量方法研究、相关统计基础，以及实质涉及计量方法的应用、教程、比较和综述。书评、刊务及明确无关内容不公开；身份或相关性证据不足的记录保留待核，补充可靠材料后可重新判断。; 预印本来自 arXiv 计量经济学及相关统计、金融分类和主题检索。主题检索从 2021 年起回补；关注作者追溯更早年份，部分历史文献按已核验编号补录。收录不表示通过同行评审，仍可能遗漏。; 本库首次提交范围：2004-06-23 — 2026-10-14。
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On Causal Inference for Data-free Structured Pruning

Martin Ferianc · Anush Sankaran · Olivier Mastropietro · Ehsan Saboori · Quentin Cappart首次提交 2021-12-19 · 修订 2021-12-19 · v1arXiv预印本

无数据结构化剪枝的因果推断视角AI 解读

Neural networks (NNs) are making a large impact both on research and industry. Nevertheless, as NNs' accuracy increases, it is followed by an expansion in their size, required number of compute operations and energy consumption. Increase in resource consumption results in NNs' reduced adoption rate and real-world deployment impracticality. Therefore, NNs need to be compressed to make them available to a wider audience and at the same time decrease their runtime costs. In…

因果推断机器学习与 DML

关联记录被引 2 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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