AA.设计更加紧凑和高效的神经网络结构
BB.对大模型进行剪枝
CC.对网络参数进行量化从而减少计算量
DD.对网络层数进行优化减少计算量
5.轻量化深度学习成为解决这一挑战的重要技术,包括()等方向。
复杂的深度学习模型需要消耗大量的存储空间和计算资源,具备低内存和低计算量优势的技术成为业界需求。轻量化深度学习成为解决这一挑战的重要技术,比如()。
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