深度学习稀疏性的研究逐渐成为改善神经网络性能的重要方向。在深度学习领域，随着模型复杂性的增加，训练神经网络所需的能源和性能成本不断上升，这对于移动设备等资源受限的环境来说尤其成问题。因此，研究者开始关注如何通过选择性修剪神经网络的组件来减少模型的规模，这在生物神经网络中也有类似的稀疏性现象。
稀疏网络的优势在于，即使在舍弃掉一些神经网络连接后，仍能保持与密集网络相当甚至更好的泛化能力。此外，稀疏性有助于降低神经网络的内存占用，使其能够适应移动设备等计算资源有限的环境，并且减少大规模网络的训练时间。
文章《Sparsity in Deep Learning: Pruning and growth for efficient inference and training in neural networks》由Torsten Hoefler、Dan Alistarh等来自ETH Zürich和ISTAustria的研究人员共同撰写，深入探讨了深度学习中稀疏性的相关研究。研究者们首先回顾了之前关于稀疏性的研究工作，并为稀疏化提供了广泛的教程，包括稀疏神经网络的推理和训练过程。文章详细介绍了稀疏网络中元素的移除和添加方法、实现模型稀疏性的不同训练策略以及实践中利用稀疏性的机制。研究团队从300多篇相关研究论文中提炼出稀疏性的核心思想，并为希望立即利用稀疏性技术的从业者提供了指导。
此外，文章还包括了数学方法在稀疏化中的必要背景知识，阐述了早期结构适应、稀疏性与训练过程之间的复杂关系，并展示了在真实硬件上实现加速的技术。研究者们定义了一个用于衡量修剪后参数效率的指标，该指标可作为不同稀疏网络比较的基准。
文章的撰写者们认为，尽管现在深度学习模型已经能够解决计算机视觉、自然语言处理、知识表示、推荐系统、药物发现等领域中非常复杂的现实世界问题，但是这些模型在计算资源和能源消耗方面的成本日益增长，因此将稀疏性应用于深度学习推理和训练过程成为改善性能的重要方向。
当前，深度学习模型面临的主要挑战之一是“如何在不牺牲对任何单一数据经验的适当表示的前提下，将所有理论的基本元素简化到尽可能简单和尽可能少的程度”。对此，通过提高神经网络的稀疏性，可以在不大幅降低模型精度的前提下，减少计算资源的使用，从而有助于缓解上述挑战。
深度学习中的稀疏性研究提供了一种重要的优化手段，以应对日益增长的模型规模所带来的计算和能源开销问题，同时也为未来的深度学习技术在性能优化方面提供了新的思路。研究者在文章中也指出，随着稀疏性技术的不断完善，可以期待它将在未来的工作负载中带来性能上的进一步提升，并确定了该领域中尚未解决的主要问题。
