一切皆是映射：边缘计算中的轻量化神经网络部署

一切皆是映射：边缘计算中的轻量化神经网络部署

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词

边缘计算，轻量化神经网络，模型压缩，映射，神经网络部署

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着物联网（IoT）设备的普及和5G网络的兴起，边缘计算成为近年来人工智能领域的热门研究方向。边缘计算通过在数据产生源头进行计算，可以显著降低延迟、提高实时性和安全性。然而，边缘设备通常拥有有限的计算资源，如何在这些设备上部署高效的神经网络模型成为一大挑战。

1.2 研究现状

为了解决边缘设备的资源限制，研究人员提出了多种轻量化神经网络技术，如模型压缩、知识蒸馏、剪枝等。这些技术旨在减小模型的大小，降低计算复杂度，同时尽量保持模型的性能。

1.3 研究意义

边缘计算中的轻量化神经网络部署对于推动人工智能在各个领域的应用具有重要意义。通过轻量化神经网络，可以实现以下目标：

• 降低边缘设备的计算资源需求，提高边缘计算效率。
• 增强边缘设备的智能化水平