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有什么办法能在边缘设备上拟合大型神经网络？
前言:对于任何想要创建可扩展服务的人来说,部署大内存的深度学习算法是一项挑战。 从长远来看,云服务是昂贵的。 在边缘设备上离线部署模型更便宜,并且还有其他好处。 唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术
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