卷积神经网络自适应压缩算法研究的开题报告.docx

卷积神经网络自适应压缩算法研究的开题报告
一、研究背景
近年来，随着数据的爆炸式增长和存储和传输的需求，压缩算法成为了热门研究领域之一。在图像、视频、音频等领域中，压缩算法的研究和应用正在逐渐成为行业的主流趋势。
卷积神经网络（CNN）是现代深度学习中最重要的技术之一，常用于图像和视频处理任务。CNN具有高维和大尺寸的输入数据，这意味着存储和传输的需求量也相应增加，而这又会导致高昂的存储和传输成本，因此有必要研究和应用针对CNN的自适应压缩算法。目前对CNN压缩算法的研究主要集中在深度剪枝、量化和哈夫曼编码等方面，但这些算法通常只考虑减少模型的大小，而缺少对网络的实时性能、GPU内存占用和功耗等方面的考虑。
因此，本研究将着重研究CNN自适应压缩算法，并结合实验验证算法的有效性。
二、研究内容
本研究将着重研究提出一种新的CNN自适应压缩算法，该算法将在下面几个方面进行研究：
1.模型剪枝
为减少模型的大小，这里将使用基于参数敏感度的方法进行模型剪枝。该方法基于每个参数的重要性进行排序，然后将排名较低的参数设置为零，以减小模型的规模。
2.参数量化
参数量化是一种将模型参数从高精度转换为低精度表示的技术。本研究将使用低比特宽度的二进制数表示模型参数。
3.神经元节点压缩
为了使网络适应不同的计算设备和应用场景下的资源限制，我们将研究一种新的神经元节点压缩算法，该算法将保留网络的主要结构和特征信息，并通过减少冗余和不必要的处理来降低计算负载。
4.自适应压缩策略
本研究将结合CNN的特性，提出一种自适应压缩策略，以实现平衡不同压缩算法在性能、存储空间和功耗方面的优化。
三、研究方法
本研究将在CNN模型的基础上，使用Python编程语言和开源深度学习框架Tensorflow进行实现。研究包括以下步骤：
1.建立CNN模型
建立具有较高准确度的CNN模型，可以使用现成的深度学习模型，也可以自行构建模型。
2.模型剪枝和参数量化
使用基于参数敏感度的方法对模型进行剪枝，并使用量化算法将模型参数转换为低比特宽度的二进制数。
3.神经元节点压缩
提出新的神经元节点压缩算法，从而减少计算负载和内存使用。
4.自适应压缩策略
提出自适应压缩策略，以平衡性能、存储空间和功耗方面的优化。
五、研究意义
本研究将提出一种新的CNN自适应压缩算法，可以有效地减少模型的大小、降低存储、传输和计算成本，并实现对不同计算设备和应用场景的自适应支持。这种算法可以在保持模型准确度的同时提高神经网络的实时性能，降低GPU内存占用和功耗。研究的结果可以对图像、视频、音频等领域的数据压缩和传输等方面产生重要影响，具有广泛的应用价值。