面向智能终端的神经网络压缩与加速技术研究

神经网络压缩与加速技术研究领域目前尚存在模型压缩后精度损失和运算效率不高的问题。本文针对这些问题,提出基于剪枝技术的神经网络压缩与加速方法,包括L1范数评估权重、设置剪枝阈值、剪枝操作以及微调剪枝后模型的精度,研究目的是在保持较高准确率的同时,减少神经网络的复杂度和计算量。最后,通过对网络压缩与加速技术的测评,验证文章所提出的方法能有效提升智能终端上神经网络的运行效率。