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深度神經網絡壓縮
時間 2020-12-30
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目前深度學習模型壓縮方法的研究主要可以分爲以下幾個方向: 更精細模型的設計,目前的很多網絡都具有模塊化的設計,在深度和寬度上都很大,這也造成了參數的冗餘很多,因此有很多關於模型設計的研究,如SqueezeNet、MobileNet等,使用更加細緻、高效的模型設計,能夠很大程度的減少模型尺寸,並且也具有不錯的性能。 模型裁剪,結構複雜的網絡具有非常好的性能,其參數也存在冗餘,因此對於已訓練好的模
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