Sequential Attention: Making AI models leaner and faster without sacrificing accuracy

本文提出一种子集选择算法，旨在提升大规模机器学习模型的效率。特征选择是识别并保留最具信息量输入变量、剔除无关或冗余噪声的过程，但该问题在计算上属NP难，难以在大数据规模下精确高效求解。尤其在现代深度神经网络中，非线性特征交互使问题更复杂：单个特征可能孤立时看似不显著，却在与其他特征协同作用时至关重要；反之，其单独显著性也可能在联合建模中消失。因此，核心挑战在于准确判别并保留对模型性能真正必要的特征，同时兼顾计算可行性与效果鲁棒性。

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