深度網絡模型壓縮綜述
深度網絡模型壓縮綜述 文獻來源:雷傑,高鑫,宋傑,王興路,宋明黎.深度網絡模型壓縮綜述[J].軟件學報,2018,29(02):251-266. 摘要： 深度網絡近年來在計算機視覺任務上不斷刷新傳統模型的性能,已逐漸成為研究熱點.深度模型盡管性能強大,然而由於參數數量龐大、存儲和計算代價 ...
原文：綜述:模型壓縮與剪枝 之二
深度學習使得很多計算機視覺任務的性能達到了一個前所未有的高度。不過，復雜的模型固然具有更好的性能，但是高額的存儲空間 計算資源消耗是使其難以有效的應用在各硬件平台上的重要原因。為了解決這些問題，許多業界學者研究模型壓縮方法以最大限度的減小模型對於計算空間和時間的消耗。最近團隊里正在研究模型壓縮相關的內容，正好在這里總結一下。 我的認識還很膚淺，本文也會不斷補充和修改，歡迎拍磚 理論基礎 必要性在 ...
2019-09-11 11:14 0 978 推薦指數：
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