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人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是对人类大脑系统特性的一种描述。简单地讲，它是一种数学模型，可以用电子线路来实现，用计算机程序来模拟，是人工智能的一种方法。神经网络通过对大量历史数据的计算来建立分类和预测模型。

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社区缺乏标准化的基准和度量标准。这一缺陷非常严重，以至于很难对修剪技术进行比较，也很难确定这一领域在过去三十年中取得了多大的进步。为了解决这种情况，我们确定了当前实践中的问题，提出了具体的补救措施，并引入了ShrinkBench，这是一个开源框架，用于促进修剪方法的标准化评估。我们使用收缩台对各种修剪技术进行了比较，结果表明，它的综合评价可以防止在比较修剪方法时常见的缺陷。

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神经常微分方程的元解法 使用参数化求解器实现鲁棒的神经ODE。 大意 每个具有s级且为p阶的Runge-Kutta（RK）求解器均由一个系数表（ Butcher tableau ）定义。 对于s=p=2 ， s=p=3和s=p=4 ，表中的所有系数都可以使用不超过两个变量的参数设置[1]。 通常，在神经ODE训练期间，使用具有固定Butcher表的RK解算器，并且仅训练右侧（RHS）功能。 我们建议使用RK解算器的整个参数族来提高神经ODE的鲁棒性。 要求 pytorch == 1.7 顶点== 0.1（用于训练） 例子 对于CIFAR-10和MNIST演示，请检查examples文件夹。 元求解器制度 在笔记本examples/cifar10/Evaluate model.ipynb我们展示了如何使用不同类型的Meta Solver机制（即： 单机版 解算器切换/平滑 求解器集成