《表1 两种裁剪方式的连接比例Tab.1 Connection ratio of two cropping methods》

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《面向语言模型的神经元连接自动学习方法》

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注:表中的连接比例为语言模型迭代达到最小困惑度时的连接比例，下同.

与先生长后裁剪的方法相比，边生长边裁剪得到的网络性能和规模的效果更好.从表1可以看出，无论是隐藏层还是输出层，在生长过程中增加剪枝的过程会使网络中的连接数变得更少.这是由于边生长边裁剪中剪枝操作的时序提前，使剪枝后的网络结构能够得到更充分的训练，可以在不影响性能的情况下进一步缩小网络的最终结构.当隐藏层节点数为128时，采用边生长边裁剪方式得到的网络规模可缩小49%.