輕量級(jí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適配邊緣智能研究綜述

摘要： 隨著物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的迅猛發(fā)展，邊緣計(jì)算和人工智能的結(jié)合催生了邊緣智能這一新的研究領(lǐng)域。邊緣智能具備一定的計(jì)算能力，能夠提供實(shí)時(shí)、高效和智能的響應(yīng)。它在智能城市、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智能醫(yī)療、自動(dòng)駕駛以及智能家居等領(lǐng)域都具有重要的應(yīng)用。為了提升模型的準(zhǔn)確度，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)往往采用更深、更大的架構(gòu)，導(dǎo)致了模型參數(shù)的顯著增加、存儲(chǔ)需求的上升和計(jì)算量的增大。受限于物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備在計(jì)算能力、存儲(chǔ)... （共15頁(yè)）