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Comparative Analysis of Lightweight Deep Learning Models on Memory-Constrained Devices

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内容提要

本研究评估了内存受限环境中的轻量级深度学习模型，填补了低内存设备上图像分类的研究空白。通过基准测试五种架构，发现迁移学习显著提升了模型在复杂数据集Tiny ImageNet上的准确性和效率，为优化深度学习系统提供了建议。

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标签

Tiny ImageNet models 内存受限 图像分类 轻量级深度学习 迁移学习
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