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深度網絡近年在計算機視覺任務上不斷刷新傳統(tǒng)模型的性能，已逐漸成為研究熱點．深度模型盡管性能強大。然而由于參數數量龐大、存儲和計算代價高，依然難以部署在受限的硬件平臺上（如移動設備）．模型的參數一定程度上能表達其復雜性，相關研究表明并不是所有的參數都在模型中發(fā)揮作用，部分參數作用有限、表達冗余、甚至會降低模型的性能．本文首先對國內外學者在深度模型壓縮上取得的成果進行了分類整理，依此歸納了基于網絡剪枝、網絡精餾和網絡分解的方法；隨后，總結了相關方法在多種公開深度模型上的壓縮效果；最后，對未來研究可能的方向和挑戰(zhàn)進行了展望。
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