深度卷积神经网络模型压缩算法的研究与实践：从理论到部署

一、引言

1.1研究背景与意义

随着人工智能技术的飞速发展，深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetworks，DCNNs）在众多领域取得了令人瞩目的成果，展现出强大的特征提取和模式识别能力。在计算机视觉领域，DCNNs被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割和人脸识别等任务。例如，在图像分类中，DCNNs能够自动学习图像的高级特征，从而准确判断图像所属类别，在MNIST、CIFAR-10、ImageNet等图像数据集上取得了非常优秀的分类结果。在目标检测任务里，DCNNs可以从图像中找到