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本发明提出一种基于细粒度结构化稀疏的在线训练方法和系统，包括：基于预设学习率和权重梯度，训练稠密模型；对该稠密模型的权重进行细粒度结构化稀疏，得到稀疏掩码，并基于该稀疏掩码训练稀疏模型，且在训练该稀疏模型的过程中更新该稀疏掩码和该稀疏模型的...
该专利属于中国科学院计算技术研究所所有，仅供学习研究参考，未经过中国科学院计算技术研究所授权不得商用。

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