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近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在廣泛的應用中取得了優(yōu)秀的表現(xiàn)，但巨大的資源消耗量使得其應用于移動端和嵌入式設備成為了挑戰(zhàn)。為了解決此類問題，需要對網(wǎng)絡模型在大小、速度和準確度方面做出平衡。首先，從模型是否預先訓練角度，簡要介紹了網(wǎng)絡壓縮與加速的兩類方法—神經(jīng)網(wǎng)絡壓縮和緊湊的神經(jīng)網(wǎng)絡。具體地，闡述了緊湊的神經(jīng)網(wǎng)絡設計方法，展示了其中不同運算方式，強調(diào)了這些運算的特點，并根據(jù)基礎運算的不同，將其分為基于空間卷積的模型設計和基于移位卷積的模型設計兩大類，然后每類分別選取三個網(wǎng)絡模型從基礎運算單元、核心構建塊和整體網(wǎng)絡結(jié)構進行論述。冋時，分析了各網(wǎng)絡以及常規(guī)網(wǎng)絡在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)絡設計技巧，并展望了未來的發(fā)展方向。
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