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【摘 要】
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近年来,深度学习模型由于其突出的学习能力已被广泛应用于诸多智能领域。然而,随着智能化技术革命的不断拓展,深度学习模型在复杂场景下的智能应用面临着两个主要挑战:（1）深度模型泛化性差。特定任务训练的深度学习模型无法有效应对终端用户产生的复杂多变场景和分布差异较大的测试样本,直接导致模型的输出性能下降;（2）深度模型规模大、效率低。由于实际应用场景下计算设备的存储和计算能力是有限的,这与深度学习模型框
【机 构】
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哈尔滨工业大学
【出 处】
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哈尔滨工业大学
【发表日期】
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2020年01期
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