CrossGMN：让神经网络在权重空间压缩改写其他神经网络

CrossGMN 提出直接在权重空间中学习把已训练模型变换为不同架构，蒸馏步骤最高可加速 8.89 倍。该论文由 Adir Dayan、Haggai Maron 等人完成，是「用神经网络学习压缩其他神经网络」的第一步，作者在推文中用长线程逐步展开思路。