待验证50% 置信基准精确时间
在CNN2叠加剪枝的任务中，可训练参数被压缩到204个，准确率为81.25%
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/9
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证在MNIST CNN任务中，MaRN将可训练参数从107,998个压缩到1,872个（约57.7倍），保持91.80%准确率77% 相似待验证训练中保留集 FID 从 33.7 降到 27.0，FD-DINOv2 从 570 降到 218，基于检测器的物体准确率从 65% 提升到 90%73% 相似已验证在CIFAR-10上训练40个epoch的复现实验中，plain-56的训练准确率为84.0%，plain-20的训练准确率为95.1%，尽管plain-56参数量（853,018）约为plain-20（269,722）的三倍72% 相似待验证研究者训练的2900万参数编码器对985条陈述的流行度加权跨折AUC仅为0.486，与语料库先验无法区分72% 相似待验证在同一复现实验中，ResNet-20测试准确率为90.4%，ResNet-56测试准确率为91.7%，训练准确率分别为97.4%和99.0%67% 相似
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