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文档摘要

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深度剖析神经网络细粒度剪枝方法：技术、应用与挑战

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNNs）在众多领域取得了显著的成果，如图像识别、自然语言处理、语音识别等。随着神经网络层数和规模的不断增加，其性能得到了大幅提升，能够处理和解决更为复杂的任务。以图像识别领域为例，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs）的出现使得图像分类、目标检测和图像分割等任务的准确率大幅提高。在著名的ImageNet图像识别大赛中，基于深度神经网络的模型不断刷新着记录，从早期的较低准确率逐渐提升到如今接近人类