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面向嵌入式部署的神经网络优化：模型压缩深度解析
神经网络已经成为解决复杂机器学习问题的强大工具。然而，这种能力往往伴随着模型规模和计算复杂度的增加。当输入维度较大（例如长时序窗口、高分辨率特征空间）时，模型需要更多参数、每次推理需要更多算术运算，使其难以部署在嵌入式硬件上。
神经网络已经成为解决复杂机器学习问题的强大工具。然而，这种能力往往伴随着模型规模和计算复杂度的增加。当输入维度较大（例如长时序窗口、高分辨率特征空间）时，模型需要更多参数、每次推理需要更多算术运算，使其难以部署在嵌入式硬件上。
