场景复杂度与轻量化：自适应剪枝模型的应用研究.docxVIP

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2025-04-14 发布于广东
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场景复杂度与轻量化：自适应剪枝模型的应用研究.docx

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场景复杂度与轻量化：自适应剪枝模型的应用研究

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.1场景复杂度分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3.2轻量化模型研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3.3自适应剪枝技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

场景复杂度理论探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1场景复杂度定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2影响场景复杂度的因素．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3场景复杂度评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

轻量化模型设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1模型压缩技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2模型加速策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3轻量化模型评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

自适应剪枝模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1剪枝算法原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2自适应剪枝策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3模型优化与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

自适应剪枝模型应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2模型训练与剪枝．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.3.1准确率对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.3.2计算效率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.1实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.2实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.3结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

模型性能优化与改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

7.1模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

7.2算法改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

7.3优化效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

1.内容综述

随着深度学习技术的不断发展，神经网络模型在各个领域的应用日益广泛。然而随着模型复杂度的提升，计算成本和内存占用成为限制其在实际场景中应用的关键因素。特别是在资源受限的环境中，如嵌入式设备、移动设备或边缘计算场景，模型的轻量化显得尤为重要。在此背景下，自适应剪枝模型作为一种有效的模型压缩技术，受到了广泛关注。

自适应剪枝技术通过对神经网络中的冗余参数进行识别并剪枝，以达到降低模型复杂度和提高计算效率