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文档摘要

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深度神经网络模型压缩：方法、挑战与前沿探索

一、引言

1.1研究背景与动机

随着人工智能技术的迅猛发展，深度神经网络（DeepNeuralNetworks,DNNs）在众多领域取得了显著的成果。从计算机视觉中的图像识别、目标检测和图像生成，到自然语言处理中的机器翻译、文本分类和语音识别，再到医疗领域的疾病诊断、金融领域的风险预测等，深度神经网络凭借其强大的特征学习和模式识别能力，展现出了卓越的性能。例如，在图像识别任务中，基于深度卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs）的模型如AlexNet、VGGNet和ResNet等，能够准确