文件名称：卷积神经网络压缩中的知识蒸馏技术综述
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更新时间：2021-10-24 10:57:40
知识蒸馏 GNN
近年来，卷积神经网络（CNN）凭借强大的特征提取和表达能力，在图像分析领域的诸多应用中取得了令人瞩目的成就。但是，CNN性能的不断提升几乎完全得益于网络模型的越来越深和越来越大，在这个情况下，部署完整的CNN往往需要巨大的内存开销和高性能的计算单元（如GPU）支撑，而在计算资源受限的嵌入式设备以及高实时要求的移动终端上，CNN的广泛应用存在局限性。