神经网络模型压缩方法综述
Survey of neural network model compression methods
1. 中国科学院大学, 北京 100190
2. 中国科学院软件研究所, 北京 100190
3. 中国科学院通用芯片与基础软件研究中心, 北京 100190
摘要
由于存储空间和功耗的限制，神经网络模型在嵌入式设备上的存储和计算仍然是一个巨大的挑战。模型压缩作为一种有效的解决方法，受到了越来越多研究者的关注。针对卷积神经网络模型进行了研究，分析了模型中存在的冗余信息，并对国内外学者在神经网络模型压缩方面的研究成果整理，从参数剪枝，权重共享和权重矩阵分解等方面总结了神经网络压缩的主要方法。最后针对神经网络模型发展现状及目前面临的若干主要问题进行了讨论，指出了下一步的研究方向。
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0061
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 649-656
文章编号: 1001-3695(2019)03-002-0649-08
发布历史
[2019-03-05] 印刷出版
引用本文
曹文龙, 芮建武, 李敏. 神经网络模型压缩方法综述 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 649-656. (Cao Wenlong, Rui Jianwu, Li Min. Survey of neural network model compression methods [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 649-656. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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