架构师特刊：深度学习模型压缩技术的落地实践与创新
- 报告编号：158532
- 报告名称：架构师特刊：深度学习模型压缩技术的落地实践与创新
- 报告来源：互联网用户上传
- 关键词：重点报告
- 报告页数：51 页
- 预览页数：10
- 报告格式：pdf
- 上传时间：2024-09-08
- 简介摘要: (原创分析) 本文探讨了深度学习模型压缩技术在智能手机、可穿戴设备等嵌入式设备上的应用，以及模型压缩技术在自然语言处理领域（NLP）的最新研究和实践。文章介绍了谷歌提出的轻量级预训练模型MobileBERT，腾讯提出的基于协同通道剪枝的深度神经网络压缩新方法，以及模型压缩在计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术。此外，文章还详细阐述了腾讯与香港中文大学合作提出的基于交叉知识蒸馏的神经网络压缩方法，以及华为自研的TinyBERT模型背后的模型压缩技术实践。这些模型压缩技术旨在解决深度学习模型规模增大、计算复杂度增高的问题，使其能在资源受限的嵌入式设备上部署。文章还讨论了模型压缩技术的现状、面临的挑战、理论与应用之间的脱节问题，以及未来的研究方向和趋势。这些技术对于推动深度学习模型在实际场景中的广泛应用具有重要意义。
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