宝くじ仮説
宝くじ仮説は、大きなニューラルネットワークの中に、学習に適した小さなサブネットワークが含まれているという仮説です。
ニューラルネットワークの学習では、多くのパラメータが関与しますが、その中には最初から適切な重みを持つサブネットワーク(当たりの宝くじ)が存在し、適切に選択すれば元のネットワークと同等の性能を発揮できる可能性があります。
プルーニングにより不要なパラータを取り除き再び学習することで性能を維持したまま軽量化することができます。
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宝くじ仮説の説明として正しいものをえらべ
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