TADrop：张量级自适应稀疏化模型合并方法

Yingfeng Luo等研究者提出一种面向模型合并的即插即用稀疏器 TADrop，用尺度不变的分位数比，根据各参数张量的幅度分布独立确定其保留率，以替代统一全局稀疏率。研究者称，统一稀疏率忽略了不同任务与参数张量对剪枝敏感度的差异。 该方法默认无需数据即可运行；当存在小型验证集时，可选做轻量级的模块级校准。相关论文发布于 arXiv cs.AI。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。