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人工智能前沿技术高端学术论坛（三）宗子良人工智能高端学术论坛宗子良深度学习 2021/8/24

为了追求更高的准确度和通用性，深度学习模型的复杂程度正在日益增长。训练和推理这些复杂模型所消耗的资源（包括计算力，存贮空间，能耗等）也越来越高昂，这严重阻碍了深度学习模型在边缘设备上的部署和应用。近年来，对复杂深度学习模型进行压缩和加速成为一个研究热点。本次报告将介绍深度学习模型压缩与加速算法的研究现状并重点介绍三个主要方法：量化，剪枝，和知识蒸馏。报告中将对每种算法的优缺点进行比较并探讨未来可能...