神經網絡模型參數的壓縮

近年來，深度神經網絡在計算機視覺、語音識別等領域取得了巨大成功。爲了完成更加複雜的信息處理任務，深度神經網絡變得越來越深，也使得其計算量越來越大。然而，手機、車載等移動端應用對深度神經網絡的需求越來越多，因而深度神經網絡模型的壓縮、加速、優化變的越來越重要。這也是本屆VALSE的熱點之一。 深度學習算法是計算密集型和存儲密集型的，這使得它難以被部署到資源有限的嵌入式系統上。優化一般有以下兩個方向：

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