"基于剪枝的CNN压缩方法研究"

基于剪枝的卷积神经网络压缩方法是一种针对深度学习模型进行压缩的有效技术。本研究通过对卷积神经网络（CNN）进行剪枝操作，在不影响模型性能的前提下，实现了模型参数的精简，从而减少了模型的计算量和存储空间，提高了模型的运行效率。该方法在图像分类、目标检测和语义分割等领域得到了广泛应用，并取得了显著的压缩效果。 靳丽蕾在本硕士学位论文中详细阐述了基于剪枝的卷积神经网络压缩方法的研究成果。首先，她介绍了CNN作为深度学习模型在各个领域取得的成就，并指出了深度模型在实际应用中存在的计算资源消耗大、存储开销高等问题。随后，她提出了基于剪枝的压缩方法，即通过对CNN中的权重参数进行剪枝，去除对模型精度影响较小的参数，从而实现模型的稀疏化和精简。 在研究过程中，靳丽蕾结合实验验证了剪枝方法的有效性。她通过对若干个经典的CNN模型进行剪枝实验，并对比了未压缩模型和压缩后模型的性能表现。实验结果表明，通过合理设计剪枝策略，可以在保持模型准确率不降的情况下，大幅减少模型参数量，降低了计算复杂度和存储开销。同时，她还探讨了不同剪枝率对模型性能的影响，找到了合适的剪枝率范围，使得模型在压缩后依然具有较高的准确率。 除了实验验证外，靳丽蕾还对剪枝技术的优化和改进进行了探讨。她提出了结合剪枝和量化技术的联合压缩方法，并通过实验对比了两种方法的效果。同时，她还研究了剪枝对CNN模型训练过程的影响，发现剪枝操作可以加速模型训练的收敛速度，并提出了一种基于剪枝的加速训练策略，从而进一步提高了模型的训练效率。 综上所述，靳丽蕾在本研究中提出并实现了一种基于剪枝的卷积神经网络压缩方法，通过对CNN模型进行剪枝操作，实现了模型参数的精简，大幅减少了计算和存储开销，提高了模型的运行效率。该方法为解决深度学习模型资源消耗大的问题提供了一种有效的途径，具有很高的实用价值和推广潜力。希望本研究成果能够为相关领域的研究和实践提供借鉴和参考，推动深度学习技术在各个领域的应用和发展。