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【摘 要】
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在计算机视觉领域,深度学习技术的发展取得了比传统方法更好的性能。但是深度学习模型在不断提高性能的同时,还带来了诸如网络参数大、模型结构复杂、计算成本高以及内存消耗大等缺点,这使得在资源有限的嵌入式移动设备上运行深度学习模型变得困难。因此研究如何降低深度学习模型尺寸、降低计算量,在移动端部署深度学习具有重要意义。针对上述问题和特点,本文研究了卷积神经网络的压缩和优化技术,对轻量级神经网络模型Mobi
【出 处】
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西安电子科技大学
【发表日期】
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2021年05期
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