百面深度學習 | 第十六期：深度網絡壓縮

「百面深度學習」系列連載 第十六期 深度網絡壓縮 引言 近幾年，深度網絡在各個研究領域中發揮了重要的作用，如視覺領域中的圖像分類、視頻分析；文字領域中的文本翻譯、語音識別等。然而，大部分的深度網絡結構都有着大量參數，例如，經典的 VGG16 網絡結構，它有着 60M 個參數，使用較爲廣泛的 Resnet50 網絡，也有着 25M 的參數。這使得深度網絡面臨着存儲和計算消耗的瓶頸，使其無法在移動及嵌

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