arXiv 机器学习· Toshiaki Koike-Akino·· 10 hours agoAI score42
基于等价类的神经网络压缩：精确规范与函数率失真
Neural Compression over Equivalence Classes: Exact Gauges and Functional Rate-Distortion
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研究人员提出一种利用神经网络表示自由度进行模型压缩的方法，通过搜索保持函数不变的变换或受控微扰来降低存储体积。在 SmolLM2 和 Qwen3 上的实验显示，该方法使 Zstandard 压缩后的检查点大小最多缩减 23.4%，且在 gzip、Brotli 和 ZipNN 下也获得了相似的相对压缩收益。
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