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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮綜述
關(guān)鍵詞：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型壓縮 深度學習 網(wǎng)絡(luò)剪枝 網(wǎng)絡(luò)蒸餾
摘要：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)近年在計算機視覺以及自然語言處理等任務上不斷刷新已有最好性能,已經(jīng)成為最受關(guān)注的研究方向.深度網(wǎng)絡(luò)模型雖然性能顯著,但由于參數(shù)量巨大、存儲成本與計算成本過高,仍然難以部署到硬件受限的嵌入式或移動設(shè)備上.相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度模型本身存在參數(shù)冗余,模型中存在對最終結(jié)果無用的參數(shù),這為深度網(wǎng)絡(luò)模型壓縮提供了理論支持.因此,如何在保證模型精度條件下降低模型大小已經(jīng)成為熱點問題.本文對國內(nèi)外學者近幾年在模型壓縮方面所取得的成果與進展進行了分類歸納并對其優(yōu)缺點進行評價,并探討了模型壓縮目前存在的問題以及未來的發(fā)展方向.
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