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近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在廣泛的應(yīng)用中取得了優(yōu)秀的表現(xiàn)，但巨大的資源消耗量使得其應(yīng)用于移動端和嵌入式設(shè)備成為了挑戰(zhàn)。為了解決此類問題，需要對網(wǎng)絡(luò)模型在大小、速度和準(zhǔn)確度方面做出平衡。首先，從模型是否預(yù)先訓(xùn)練角度，簡要介紹了網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速的兩類方法—神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮和緊湊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。具體地，闡述了緊湊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法，展示了其中不同運(yùn)算方式，強(qiáng)調(diào)了這些運(yùn)算的特點(diǎn)，并根據(jù)基礎(chǔ)運(yùn)算的不同，將其分為基于空間卷積的模型設(shè)計和基于移位卷積的模型設(shè)計兩大類，然后每類分別選取三個網(wǎng)絡(luò)模型從基礎(chǔ)運(yùn)算單元、核心構(gòu)建塊和整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行論述。冋時，分析了各網(wǎng)絡(luò)以及常規(guī)網(wǎng)絡(luò)在ImaεeNet數(shù)據(jù)集上的性能。最后，總結(jié)了現(xiàn)有的緊湊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計技巧，并展望了未來的發(fā)展方向。
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