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近年來，隨著深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受到了越來越多的關(guān)注，在許多應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著效果。通常，在較高的計(jì)算量下，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力隨著網(wǎng)絡(luò)層深度的増加而不斷提高，因此深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大型數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)非常卓越。然而，由于其計(jì)算量大、存儲成本高、模型復(fù)雜等特性，使得深度學(xué)習(xí)無法有效地應(yīng)用于輕量級移動(dòng)便攜設(shè)備。因此，壓縮、優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型成為目前硏究的熱點(diǎn)。當(dāng)前主要的模型壓縮方法有模型裁剪、輕量級網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、知識蒸餾、量化、體系結(jié)構(gòu)搜索等。對以上方法的性能、優(yōu)缺點(diǎn)和最新研究成果進(jìn)行了分析總結(jié)，并對未來研究方向進(jìn)行了展望。
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