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锂电池缺陷检测系统的深度学习模型压缩与优化

前言

自适应深度学习模型相较于传统静态模型，具有显著的优势。能够应对变化的数据分布和多样化的缺陷类型。在锂电池的生产过程中，随着技术的进步和新材料的使用，缺陷类型也在不断变化，因此，模型的自适应能力尤为重要。自适应模型可以在使用过程中通过增量学习的方式持续优化，不需要从头开始训练，大大降低了重新训练的成本和时间。自适应深度学习模型能够更好地处理实时数据流，支持实时监测和即时反馈，提升检测效率和精度。

自适应深度学习模型的实现依赖于几个关键技术。需要设计合适的在线学习和增量学习算法，使得模型可以在接受新