原创 模型壓縮四大方向，計算機視覺領域的低功耗深度學習前沿技術綜述
深度卷積網絡在許多計算機視覺任務上都獲得了成功。然而，最準確的深度神經網絡需要數百萬的參數和運算，這使得模型的功耗、計算和內存消耗都無比巨大，進而導致在計算資源受限的低功耗設備上，大型深度卷積網絡難以部署。近期業界的一些研究工作主要集中於
2020-05-02 13:38:54
2020-05-02 13:38:54
深度卷積網絡在許多計算機視覺任務上都獲得了成功。然而，最準確的深度神經網絡需要數百萬的參數和運算，這使得模型的功耗、計算和內存消耗都無比巨大，進而導致在計算資源受限的低功耗設備上，大型深度卷積網絡難以部署。近期業界的一些研究工作主要集中於
2020-05-02 13:38:54