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REDS: 动态资源约束下的资源高效深度子网络
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于优化快速字典学习算法的新型模型压缩方法DirNet，能在资源受限的移动设备上实现高压缩率而几乎没有准确性损失。实验结果表明该方法在语言模型和ASR模型上比之前的方法更优越。
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关键要点
- 提出了一种新型模型压缩方法DirNet，基于优化快速字典学习算法。
- 该方法在资源受限的移动设备上实现高压缩率，且准确性损失极小。
- 通过动态挖掘字典原子和调整压缩率，适应性改变稀疏编码的稀疏性。
- 实验结果显示，DirNet在语言模型和ASR模型上优于之前的方法。
- 在现有移动设备上评估，能够将原始模型大小缩小八倍，实现实时模型推理。
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