深度 | 向手机端神经网络进发：MobileNet压缩指南

选自Machine Think作者：Matthijs Hollemans机器之心编译参与：机器之心编辑部随着 MobileNet 等面向移动设备的模型不断出现，机器学习正在走向实用化。不过，由于深度学习等方法需要消耗大量计算资源的因素，目前我们距离真正的移动端人工智能应用还有一段距离。在硬件之外，我们也需要对模型本身进行压缩，最近，荷兰工程师 Matthijs Hollemans 向我们展示了他压缩 MobileNet 的方法：通过删除卷积层的部分滤波器，他在保证准确性不变的情况下，让模型体量缩小了 25%，让我们看看他是怎么做的。随着机器学习技术向移动设备渗透的趋势，人们正在越来越注重于寻找让深度神经网络更快、更简洁的方式。一种方法是提出更智能化的神经网络设计。例如：MobileNet 可以在获 ………………………………