핵심 개념
밀도 있는 신경망 모델에는 더 나은 성능을 달성할 수 있는 희소한 하위 네트워크가 존재한다.
통계
복권 티켓은 초기 학습 단계에서 신속하게 식별되는 것으로 나타났다.
이른 시기에 신경망의 중요한 연결을 추출하여 전이 학습을 향상시킬 수 있다.
복권 티켓은 다양한 작업에 대해 전이 가능하며, 다양한 최적화 방법에서도 효과적이다.
인용구
"복권 티켓 가설은 밀도 있는 신경망 모델에 희소한 하위 네트워크가 더 나은 성능을 낼 수 있다는 것을 주장한다." - Frankle & Carbin, 2018