深度神经网络模型压缩综述

近年来，随着深度学习的飞速发展，深度神经网络受到了越来越多的关注，在许多应用领域取得了显著效果。通常，在较高的计算量下，深度神经网络的学习能力随着网络层深度的增加而不断提高，因此深度神经网络在大型数据集上的表现非常卓越。然而，由于其计算量大、存储成本高、模型复杂等特性，使得深度学习无法有效地应用于轻量级移动便携设备。因此，压缩、优化深度学习模型成为目前研究的热点，当前主要的模型压缩方法有模型裁剪、轻量级网络设计、知识蒸馏、量化、体系结构搜索等。通过对以上方法的性能、优缺点和最新研究成果进行分析总结，对未来研究方向进行了展望。