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DOI１０．１１８９６skx．２３０６００１３７
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神经网络模型轻量化方法综述
高杨曹仰杰段鹏松
郑州大学网络空间安全学院郑州
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５１０９１０３４２＠．com
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摘要近年来神经网络模型凭借着较强的特征提取能力在各行各业的应用越来越广泛并取得了不错的效果然而随着
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数据量的不断增大以及人们对高准确率的不断追求神经网络模型的参数规模急剧增大网络复杂度不断提高导致计算存储
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等资源开销不断扩大使其在资源受限场景下的部署面临极大挑战因此如何在不影响模型性能的前提下实现模型轻量化
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进而降低模型训练和部署的成本成为当前的研究热点之一为此文中从复杂模型压缩以及轻量化模型设计两方面入手对当
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前典型的模型轻量化方法进行总结和分析以期厘清模型压缩技术的发展脉络其中复杂模型压缩技术从模型剪枝模型量
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化低秩分解知识蒸馏及混合方式方面进行归纳而轻量化模型设计则从空间卷积设计移位卷积设计和架构有哪些信誉好的足球投注网站
５NAS３
方面进行梳理.
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关键词神经网络模型压缩模型剪枝模型量化模型轻量化
中图分类号TP１８３
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LihtweihtinMethodsforNeuralNetworkModelsAReview
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GAOYanCAOYanieandDUANPenson
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SchoolofCbersaceSecuritZhenzhouUniversitZhenzhou４５００００China
ypygyg
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AbstractInrecentearswithitsstr
- 1.ppt制作及优化；2.办公模板制作；3.文案制作及优化。 + 关注
-
实名认证服务提供商
教师资格证、公共营养师持证人
本人专注ppt制作、办公模板编辑六年有余，可以根据客户需求做出高品质ppt、办公表格等模板，以及文案等。
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