【摘 要】
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随着近几年来深度学习的兴起,其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破,其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现
【机 构】
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贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳信息技术研究院
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随着近几年来深度学习的兴起,其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破,其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现以来,深度学习逐渐向深层的网络发展,网络越来越深,这不仅增大了对硬件平台存储、运行内存的需求,还大大增加了计算量,对硬件平台资源的要求越来越高。因此将深度学习应用于嵌入式平台尤为困难。对此,通过对模型进行剪枝的方法将训练好的网络模型压缩处理,在基本保证准确率的情况下去除不重要的参数,缩减模型,减小网络的计算复杂度,将深度学习应用于嵌入式平台。
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