Git Re-Basin: 解决神经网络权重排列对称性以实现模式匹配合并 大家好！今天我们来深入探讨一个神经网络领域中颇具挑战但又极具潜力的主题：神经网络权重排列对称性，以及一种名为 Git Re-Basin 的方法，它旨在利用这一对称性实现高效的神经网络合并。 神经网络，尤其是深度神经网络，近年来取得了令人瞩目的成就。然而，随着模型规模的不断扩大，训练、部署和维护这些模型变得越来越复杂。其中，模型合并，即把多个训练好的模型融合成一个性能更优或更紧凑的模型，成为了一个重要的研究方向。而权重排列对称性，是阻碍模型合并的一大障碍。 什么是权重排列对称性？ 权重排列对称性 (Permutation Symmetry)，或者有时称为权重空间对称性，是指在多层感知机 (MLP) 或卷积神经网络 (CNN) 等包含多个神经元的网络结构中，某些神经元的排列方式改变，但网络的整体输入-输出函数保持不变。 换句话说，我们可以交换某些层中的神经元，而不会改变模型的预测结果。 让我们用一个简单的例子来说明。考虑一个包含两个隐藏层的 MLP： 输入层 (Input Layer) 隐藏层 1 (Hidden L …
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