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生物识别应用中的模型压缩技术综述
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度学习模型压缩技术在提高人类任务自动化能力方面发挥重要作用。本文综述了量化、知识蒸馏和修剪等方法在生物特征识别应用中的应用，并对其优缺点进行了分析。讨论了模型偏见与模型压缩之间的联系，并提出了改进方法的建议。未来的研究需要将压缩技术引向模型公平性的方向。
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关键要点
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深度学习模型压缩技术在提高人类任务自动化能力方面发挥重要作用。
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模型性能的提升与复杂性相关，限制了其在资源受限设备上的实用性。
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压缩技术可以减小深度学习模型的计算和内存成本，同时保持高性能。
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本文综述了量化、知识蒸馏和修剪等方法在生物特征识别中的应用。
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对这些技术的优缺点进行了关键分析，并提出了进一步研究方向的建议。
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讨论了模型偏见与模型压缩之间的联系。
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未来研究需将压缩技术引向模型公平性的方向。
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