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基于变分自编码器的可微模型压缩：原理、方法与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

近年来，深度学习技术取得了令人瞩目的进展，在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域展现出卓越的性能，推动了人工智能的快速发展。从AlexNet在图像分类任务上的突破，到Transformer架构在自然语言处理中的广泛应用，深度学习模型的规模和复杂度不断攀升。以GPT-4为代表的大语言模型，拥有数以万亿计的参数，能够生成高质量的文本、回答复杂问题、进行代码编写等，在图像识别领域，一些先进的卷积神经网络模型在大型图像数据集上的准确率已经超过了人类水平。

然而，随着模型规模的不断扩大，深度学习模型