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本文提出了一种面向延迟的神经网络学习方法,使用Zerorized Batch Normalization优化严格延迟约束下边缘系统的DNN架构。实验表明,在NVIDIA Jetson设备上,该方法在精度损失极小的情况下显著降低了延迟。