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基于TVM的轻量化网络部署和优化.pdf

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    摘要

    近年来，随着深度学习的不断发展，网络模型的深度变得越来越深，随之带

    来的一个问题就是网络模型的参数量和计算量变得愈发庞大。不同于云端，边缘

    端往往存在着功耗和算力的限制，这给在边缘端上部署神经网络模型带来了不小

    的挑战。如何让网络模型变得更加轻量化，并且在部署时能让模型的推断速度更

    快，精度损失更小，成为了深度学习领域一个热门的研究方向。

    在卷积神经网络中，大量的计算来源于卷积层和全连接层中的矩阵乘法运算，

    而在硬件中使用移位计算和符号位翻转来替代乘法运算能够极大的提高计算效

    率；量化

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