针对特定应用的深度学习模型压缩
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了现有深度学习模型压缩方法未针对特定应用的信息进行利用的问题。我们提出了一种名为应用特定压缩（ASC）的方法，通过识别和剪枝冗余组件，优化模型在特定应用中的性能。实验结果表明，使用ASC方法生成的压缩模型在提取式问答、自然语言推理和释义识别等应用中表现优于传统压缩方法和现成模型。
深度学习算法在任务自动化中发挥重要作用，但复杂性限制了其在资源受限设备上的实用性。本文综述了模型压缩技术在生物特征识别应用中的应用，分析了优缺点，并提出改进方法和研究方向。讨论了模型偏见与模型压缩的联系，强调了引向模型公平性的未来研究。
