深度神经网络的压缩和正则化

深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的最先进的技术。尽管如此，深度学习算法是计算密集型和存储密集型的，这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。 为了解决这个限制，可以使用深度压缩来显著地减少神经网络所需要的计算和存储需求。例如对于具有全连接层的卷积神经网络（如Alexnet和VGGnet），深度压缩可以将模型大小减少35到49倍。即使对于全卷积神经网

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