【摘 要】
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近年来,随着深度学习的飞速发展,深度神经网络受到了越来越多的关注,在许多应用领域取得了显著效果。通常,在较高的计算量下,深度神经网络的学习能力随着网络层深度的增加而
【机 构】
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太原理工大学信息与计算机学院,山西财经大学实验中心
【基金项目】
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国家重点研发计划(No.2017YFB1401000),山西省重点研发计划(No.201903D421007)
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近年来,随着深度学习的飞速发展,深度神经网络受到了越来越多的关注,在许多应用领域取得了显著效果。通常,在较高的计算量下,深度神经网络的学习能力随着网络层深度的增加而不断提高,因此深度神经网络在大型数据集上的表现非常卓越。然而,由于其计算量大、存储成本高、模型复杂等特性,使得深度学习无法有效地应用于轻量级移动便携设备。因此,压缩、优化深度学习模型成为目前研究的热点。当前主要的模型压缩方法有模型裁剪、轻量级网络设计、知识蒸馏、量化、体系结构搜索等。对以上方法的性能、优缺点和最新研究成果进行了分析总结,并对未来
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