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卷积神经网络模型加速研究的开题报告
一、研究背景
随着大数据时代的到来，深度学习已成为机器学习领域的重要研究方向。卷积神经网络（CNN）作为深度学习的代表模型，已在图像分类、目标检测、语音识别等领域展现出了突出的性能。但是，在实际应用中，由于CNN模型的复杂性，它在计算上的成本也随之增加，导致了训练和推理的速度缓慢。因此，如何加速CNN模型的运算成为了研究的重要方向。
二、研究目的
本研究的主要目的是探究卷积神经网络模型加速的方法，并对其进行改进。具体来说，本研究将分析并比较目前主流的几种加速方法，包括：离线模型压缩、在线模型压缩、低精度量化以及神经网络剪枝。在此基础上，本研究将尝试提出新的方法，比如结合多种加速技术进行优化，以期达到更好的加速效果。
三、研究内容
1.离线模型压缩
离线模型压缩的主要思路是将训练好的模型离线进行压缩和优化，以减少模型的存储空间和计算量。本研究将深入探讨模型剪枝、矩阵分解、权重分享等常见的离线模型压缩方法，以及它们的优缺点、适用范围等。
2.在线模型压缩
与离线模型压缩不同，在线压缩是在模型训练过程中就完成了对模型的压缩和优化。本研究将介绍在线模型压缩的原理和常见方法，如交替优化法、加性降噪等，并探讨其与离线模型压缩的异同点和优点。
3.神经网络剪枝
神经网络剪枝是指将网络中的冗余连接或节点进行剪枝，以减少模型的复杂度和计算成本。本研究将介绍剪枝的基本原理和常见的剪枝算法，如L1、ChannelPruning等，以及在实际应用中的效果和限制条件。
4.低精度量化
低精度量化是将权重和激活值从高精度转化为低精度，在保证一定模型性能的同时降低存储空间和计算成本。本研究将介绍低精度量化的原理和实现方法，如对称量化、非对称量化等，并探讨其对模型性能的影响和优化策略。
5.结合多种加速技术的优化
在研究以上几种加速方法的基础上，本研究将尝试探索结合多种技术来进行综合优化的方法。这可能包括离线压缩与低精度量化相结合，或剪枝与在线压缩相结合等等，以期达到更高的加速效果。
四、研究意义
本研究将帮助我们更深入地理解卷积神经网络模型加速的方法和实现原理，并为实际应用中的优化提供参考。通过比较不同的加速方法和优化策略，本研究将展示它们对模型存储空间、计算速度和模型性能的影响，以此为实际应用提供参考和指导。
五、研究计划
第一阶段（2021年6月~8月）：文献综述，了解目前的研究现状，整理并深入学习四种主要加速方法的实现细节和优劣势。
第二阶段（2021年9月~11月）：实现并比较四种主要的加速方法（离线模型压缩、在线模型压缩、神经网络剪枝、低精度量化），并探索它们的优化方法和综合应用。
第三阶段（2021年12月~2022年1月）：进行实验测试，评估各种方法的加速效果和对模型性能的影响，制作实验报告。
第四阶段（2022年2月~3月）：尝试结合多种方法，进行综合优化，并比较其加速效果与单一方法的效果差异。
第五阶段（2022年4月~5月）：整理分析研究结果，并撰写论文，准备开题答辩。
六、预期结果
本研究预期能够深入研究并提出新的结合多种加速方法的优化策略，以达到更好的加速效果。同时，比较不同加速方法的优缺点和适用范围，为实际应用提供参考和指导。