共享基矩阵

分解、混合、适配：参数高效神经网络重组与压缩的统一框架

Decompose, Mix, Adapt: A Unified Framework for Parameter-Efficient Neural Network Recombination and Compression

提出一种统一的权重分解与重组框架，可同时实现参数高效微调（PEFT）和模型压缩（MC），为视觉模型（如ViT）在边缘设备上的部署提供了一种可复用的技术方案。