基本信息

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文档摘要

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深度神经网络剪枝方法的多维剖析与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与动机

在过去的十几年中，深度神经网络（DNN）凭借其强大的特征学习和模式识别能力，在众多领域取得了令人瞩目的成就，如计算机视觉中的图像分类、目标检测与识别，自然语言处理中的机器翻译、情感分析和文本生成，以及语音识别、生物计算和金融风险预测等。以计算机视觉领域为例，在图像分类任务上，基于深度神经网络的模型在大型图像数据集（如ImageNet）上的准确率不断攀升，从早期的较低水平迅速提高到如今接近人类识别精度的水平；在自然语言处理领域，Transformer架构的出现使得语言模型在语言理解和生成任务上取得了重大突破，像G