深度网络模型压缩综述
深度网络模型压缩综述 文献来源:雷杰,高鑫,宋杰,王兴路,宋明黎.深度网络模型压缩综述[J].软件学报,2018,29(02):251-266. 摘要： 深度网络近年来在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点.深度模型尽管性能强大,然而由于参数数量庞大、存储和计算代价 ...
原文：综述:模型压缩与剪枝 之二
深度学习使得很多计算机视觉任务的性能达到了一个前所未有的高度。不过，复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间 计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要原因。为了解决这些问题，许多业界学者研究模型压缩方法以最大限度的减小模型对于计算空间和时间的消耗。最近团队里正在研究模型压缩相关的内容，正好在这里总结一下。 我的认识还很肤浅，本文也会不断补充和修改，欢迎拍砖 理论基础 必要性在 ...
2019-09-11 11:14 0 978 推荐指数：
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