《表1 主流物联网终端资源状况》

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《深度学习模型终端环境自适应方法研究》

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深度学习模型随着网络结构的加深，如VGG[11]和Res Net[12]等，其准确率获得大幅提升，但是也导致网络参数量与推断计算量急剧增加.硬件设备与深度学习模型在硬件资源上的矛盾表现得愈发突出，下面表1和2分别给出了近年来主流物联网终端设备的资源状况以及深度学习模型的参数和资源利用状况.例如，Sony Smartwatch SW3的运行内存为512 MB，但Alex Net模型的存储量已经高达233 MB.通过对比可知，主流移动终端的硬件资源非常有限，难以支撑深度学习模型的终端运行.