深度学习优化焦点：卷积神经网络结构精简与加速策略综述

卷积神经网络(CNNs)作为深度学习的核心组成部分，在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得了显著成就，它们通过多层次的特征提取能力展示了强大的性能。然而，随着深度增加，CNN模型的规模往往变得庞大，计算复杂度也随之提高，这在实时性和资源有限的应用场景中成为了一大挑战。因此，对CNN结构进行优化以实现模型压缩和加速，已经成为深度学习研究的重要课题。 本文回顾了卷积神经网络结构优化的历史和现状，将其主要研究方向归纳为四类：网络剪枝与稀疏化、张量分解、知识迁移和精细化模块设计。网络剪枝与稀疏化旨在通过减少冗余连接和参数，降低模型的存储和计算需求；张量分解则利用分解技术将大型权重矩阵分解为更小的子块，以减少计算成本；知识迁移是利用预训练模型的参数，通过微调或迁移学习来提升新任务的性能；而精细化模块设计则关注于构建更高效、有针对性的网络结构，如残差连接、注意力机制等。 尽管这些方法已经取得了一些成功，但当前研究仍面临一些热点与难点，如如何在保持性能的同时实现更好的剪枝效果，如何进行有效的张量分解以兼顾效率和准确性，以及如何在跨任务和跨模态迁移学习中找到更合适的策略。此外，对于不同应用场景的特定需求，如何设计定制化的网络结构优化方案也是未来研究的一个重要方向。 卷积神经网络结构优化是一个既具有理论挑战又充满实际应用价值的研究领域。随着技术的进步，我们期待看到更加轻量化、高效且适用于各种场景的CNN模型。这篇综述为理解和推进这一领域的发展提供了宝贵的参考，也为未来的学者们指明了研究的方向。