基于iOS操作系统的移动设备基于机器学习的图像识别算法的性能优化

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注解: 如今，移动设备在每个人的日常生活中都扮演着重要角色，而为移动应用带来显着益处的关键技术之一就是机器学习。 针对移动设备的机器学习算法的优化是一项紧迫而重要的任务，它旨在开发和应用将有效利用移动设备有限的计算资源的方法。 本文讨论了在移动设备上优化图像识别算法的各种方法，如模型的量化和压缩，初始计算的优化。 除了优化机器学习模型本身的方法之外，还在考虑在移动设备上使用该技术的各种库和工具。 所描述的每种方法都有其优点和缺点，因此，在工作结果中，建议不仅使用所描述的选项的组合，而且还使用附加方法-图像处理过程的并行化。 本文讨论了可用于在iOS上优化机器学习性能的特定工具和框架的示例，并进行了自己的实验来测试各种优化方法的有效性。 还提供了对所得结果的分析和算法性能的比较。 本文的实际意义如下：
-提高iOS移动设备上机器学习算法的性能将导致更有效地利用计算资源并提高系统性能，这在移动设备计算能力和能源资源有限 IOS平台上机器学习性能的优化有助于开发更快，响应更快的应用程序，这也将改善用户体验，并允许开发人员创建新的创新功能和功能。 扩大机器学习在iOS移动设备上的适用性，为模式识别、自然语言处理、数据分析等各个领域的应用开发开辟了新的机遇。

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