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深度網(wǎng)絡(luò)近年在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)上不斷刷新傳統(tǒng)模型的性能，已逐漸成為研究熱點(diǎn)．深度模型盡管性能強(qiáng)大。然而由于參數(shù)數(shù)量龐大、存儲(chǔ)和計(jì)算代價(jià)高，依然難以部署在受限的硬件平臺(tái)上（如移動(dòng)設(shè)備）．模型的參數(shù)一定程度上能表達(dá)其復(fù)雜性，相關(guān)研究表明并不是所有的參數(shù)都在模型中發(fā)揮作用，部分參數(shù)作用有限、表達(dá)冗余、甚至?xí)档湍Ｐ偷男阅埽疚氖紫葘?duì)國內(nèi)外學(xué)者在深度模型壓縮上取得的成果進(jìn)行了分類整理，依此歸納了基于網(wǎng)絡(luò)剪枝、網(wǎng)絡(luò)精餾和網(wǎng)絡(luò)分解的方法；隨后，總結(jié)了相關(guān)方法在多種公開深度模型上的壓縮效果；最后，對(duì)未來研究可能的方向和挑戰(zhàn)進(jìn)行了展望。
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