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细粒度模型剪枝算法:原理、应用与前沿探索.docx

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一、引言

1.1研究背景与意义

在过去的十几年里,深度学习模型取得了令人瞩目的发展,在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出了强大的能力。以卷积神经网络(CNN)为例,在图像分类任务中,如AlexNet在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)中,将Top-5错误率降低到了15.3%,远远超过了传统方法;随后的VGGNet、ResNet等模型不断刷新着准确率记录,ResNet-152在ImageNet上的Top-1准确率达到了76.4%。在自然语言处理领域,Transformer架构的出现带来了革命性的变化,基于T

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