深度神经网络的压缩需求
目前，深度神经网络（Deep Neural Network，DNN）已在诸多领域得到广泛应用并获得显著成效，但是其模型规模庞大、计算复杂，难以直接迁移到资源受限的终端设备。传统的DNN压缩算法能够降低模型尺寸、加速模型计算，但通常需要研究人员探索较大的设计空间并有效权衡计算效率与模型准确率。因此，为减少对人工经验的依赖和人为因素的干扰，DNN压缩自动化将成为未来的研究热点。尽管关于DNN自动压缩的研究仍处于起步阶段，诸多问题尚未解决，但这也正是这一人工智能新领域的魅力所在。
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