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深度神经网络已经被证明可以有效的解决图像、自然语言等不同领域的问题.同时伴随着移动互联网技术的不断发展，便携式设备得到了迅速的普及，用户提出了越来越多的需求.因此，如何设计高效、高性能的轻量级神经网络是解决问题的关键.本文详细阐述了三种构建轻量级神经网络的方法，分别是人工设计轻量级神经网络、神经网络模型压缩算法和基于神经网络架构搜索的自动化神经网络架构设计，同时简要总结和分析了每种方法的特点，并重点介绍了典型的构建轻量级神经网络的算法.最后，总结现有的方法，并给出了未来发展的前景.
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