稀疏性

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怎么在推理过程中减少神经网络的计算负担？

引言 伴随深度学习技术广泛应用，神经网络模型在各个领域中发挥着越来越重点作用，可是，神经网络模型计算复杂度、资源消耗也日益增加，特别是在推理过程中，如何在保证模型性能前提下减少计算负担，变成当下研究重点方向，本文将从多个角度探讨如何在推理过程中减少神经网络计算负担，并结合具体案例实行分析。

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• admin 发布于 2025-10-23 08:00

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怎么利用稀疏性加速深度学习模型的训练？

引言 伴随深度学习技术迅捷发展，其在各个领域应用越来越广泛，可是，深度学习模型训练往往须要大量计算资源、时间，这限制其在实际应用场景中普及、推广，为搞定这一难题，研究者们提出一系列方法来加速深度学习模型训练过程，其中，利用稀疏性是一种有效方法，通过减少不必要计算、存储需求，可以显著提高训练效能，本文

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• admin 发布于 2025-10-22 19:30