DARE (Drop And REscale): 无损模型合并的技术解析 大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的模型合并技术：DARE (Drop And REscale)。这个方法的核心思想是通过随机丢弃Delta参数并重新缩放，来实现模型的无损合并。听起来有点抽象，但实际上它的原理并不复杂，而且在实践中展现出了强大的性能。 模型合并的背景与挑战 在深度学习领域，我们经常需要将多个模型的能力融合在一起。例如，我们可能想合并多个在不同数据集上训练的模型，或者将一个模型的不同版本进行合并，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。 传统模型合并方法，例如简单的权重平均（Weight Averaging），虽然简单易行，但往往会导致性能下降。这是因为不同的模型可能学到了不同的特征表示，直接平均它们的权重可能会破坏这些表示，导致模型性能受损。更高级的模型合并方法，例如知识蒸馏（Knowledge Distillation），虽然能取得更好的效果，但需要额外的训练过程，增加了计算成本。 因此，我们需要一种更高效、更有效的模型合并方法，能够在不引入额外训练的情况下，尽可能地保留每个模型的知识，并最终提升合并后 …