面向嵌入式人工智能的神经网络压缩：修剪、投影和量化
来自系列: 边缘和嵌入式人工智能
本次技术讲座探讨了如何压缩神经网络模型，以便它们能够在不牺牲精度的前提下在嵌入式系统上高效运行。许多神经网络是过参数化的，这意味着它们包含比所需更多的权重和结构。可以通过三种强大的技术系统地减少这种冗余：剪枝、投影和量化。通过实操练习的 MATLAB® 示例，您将了解如何压缩一个使用加速度数据对破裂路面进行分类的已训练模型，在保持高精度的同时，实现模型大小超过 94% 的缩减。
出版年份: 2025 年 8 月 8 日
