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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的壓縮和優(yōu)化綜述

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的壓縮和優(yōu)化綜述

      2021-04-12 | rar | 3.89 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　近年來，隨著深度學習的飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡受到了越來越多的關注，在許多應用領域取得了顯著效果。通常，在較高的計算量下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力隨著網(wǎng)絡層深度的増加而不斷提高，因此深度神經(jīng)網(wǎng)絡在大型數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)非常卓越。然而，由于其計算量大、存儲成本高、模型復雜等特性，使得深度學習無法有效地應用于輕量級移動便攜設備。因此，壓縮、優(yōu)化深度學習模型成為目前硏究的熱點。當前主要的模型壓縮方法有模型裁剪、輕量級網(wǎng)絡設計、知識蒸餾、量化、體系結構搜索等。對以上方法的性能、優(yōu)缺點和最新研究成果進行了分析總結，并對未來研究方向進行了展望。

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