人工智能领域一直致力于开发高效的神经网络。本文提出了一种新的参数量缩减策略，旨在通过利用数据的分布特征来尽可能减少神经网络中的参数量，从而有效提高模型的性能和效率。通过对多个数据集进行实验，我们的方法不仅在减少参数量的同时，还能保持很好的模型准确性，达到卓越的性能表现。我们的研究对于推动神经网络技术的发展以及实现高效的人工智能应用具有重要的意义。
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/
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