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面向深度卷积神经网络的模型剪枝技术研究的任务书
任务书
一、任务概述
本次研究旨在针对深度卷积神经网络中存在的过多冗余参数和计算量大的问题，探索模型剪枝技术在深度卷积神经网络中的应用。具体来说，主要研究内容包括：
1.模型剪枝技术的原理和分类。
2.针对深度卷积神经网络的模型剪枝技术的研究，重点考虑在保持模型准确性的前提下，削减网络结构和参数数量。
3.针对不同类型网络的模型剪枝技术的效果评估和对比，给出剪枝前后网络的准确度、参数量、计算量等关键指标的对比结果。
二、研究内容和方案
1.模型剪枝技术的原理和分类
深度卷积神经网络中的参数往往数量庞大，网络结构也比较复杂，导致在推理过程中需要消耗大量的计算资源。因此，为了减少计算量和内存占用，模型剪枝技术被引入到深度卷积神经网络中。模型剪枝技术可以通过删除网络中不必要的连接和节点，进而减少网络的冗余和参数数量，从而获得更为紧凑和高效的网络结构。
目前，模型剪枝技术主要可以分为以下几类：
（1）结构剪枝。该技术主要集中在减少神经网络中的连接，减少网络规模和参数的数量。
（2）通道剪枝。通道剪枝技术主要是在不损失性能的前提下减少卷积神经网络中某一层特征图的通道数。
（3）权值剪枝。该技术主要是通过删除某些不重要的小权重，来减少神经网络的参数数量。
2.针对深度卷积神经网络的模型剪枝技术的研究
模型剪枝技术可以有效地减少深度卷积神经网络中的冗余参数和计算量。例如，针对ResNet网络进行剪枝时，可以通过结构剪枝中的通道剪枝来减少ResNet网络的参数数量；或者对于VGG网络，则可以通过权值剪枝来减少网络的参数数量。
在具体实现上，我们将从以下几个方面进行研究：
（1）剪枝算法的设计。针对深度卷积神经网络的特点，设计对应的结构剪枝、权重剪枝和通道剪枝算法，并探索相应的理论分析。
（2）剪枝前后的网络性能对比。通过实验对比，分析网络在不同的剪枝比例下的准确度、参数数量、计算量等关键指标，并探究剪枝对网络的影响和优化方向。
（3）模型剪枝技术的辅助方法研究。对于一些复杂的网络结构，引入一些辅助方法，如剪枝率调节、动态剪枝等，可以提高剪枝的效果和网络性能。
3.针对不同类型网络的模型剪枝技术的效果评估和对比
对于不同类型的深度卷积神经网络，其需要被处理的问题不同。例如，针对ResNet网络，其通道剪枝方式划分比较精细，需要对ResNet网络的跳跃连接进行相应的处理。而对于VGG网络，则需要考虑如何减少网络中过多的全连接层的参数量。因此，需要对不同类型的网络进行效果评估和对比，给出相应的优化建议。
三、总体要求和进度安排
1.总体要求
（1）完成深度卷积神经网络模型剪枝技术的综述，深入理解模型剪枝技术的原理和分类。
（2）研究针对深度卷积神经网络的模型剪枝技术，并设计相应的剪枝算法。
（3）对剪枝前后的网络进行性能对比，并探究相应的优化方向和辅助方法。
（4）对不同类型网络的模型剪枝技术进行效果评估和对比，给出相应建议。
2.进度安排
（1）第一周：熟悉深度卷积神经网络的基本原理和模型剪枝技术的概念和分类。
（2）第二周：深入了解各种模型剪枝技术的原理和算法，并根据实验数据对比剪枝前后的网络性能进行初步分析。
（3）第三周：对深度卷积神经网络中的特定问题进行深入研究，例如如何对ResNet网络进行结构剪枝的调整，并优化算法设计。
（4）第四周：对模型剪枝技术的辅助方法进行深入研究，并通过实验对比分析，验证方法的可行性。
（5）第五周：对不同类型网络的模型剪枝技术进行效果评估和对比，并探讨相应的优化思路和建议。
（6）第六周：整合论文内容，撰写毕业论文初稿，并与导师讨论修改方向和思路。
（7）第七周：在导师的帮助下，完成毕业论文的修改和润色，并进行论文最后的写作和排版。
（8）第八周：准备毕业答辩和相关材料，并展示深度卷积神经网络模型剪枝技术的研究成果。
四、参考文献
[1]HanS,MaoH,DallyWJ.DeepCompression:CompressingDeepNeuralNetworkswithPruning,TrainedQuantizationandHuffmanCoding[J].arXivpreprintarXiv:1510.00149,2015.
[2]LinZ,KimS,XieJ,etal.AMC:AutoMLforModelCompressionandAccelerationonMobileDevices[C].InProceedingsoftheEuropeanConferenceonComputerVision(ECCV),2018.
[3]GuoY,YaoA,ChenY.DynamicNetworkSurgeryforEfficientDNNs[C].Advance