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基于卷积核剪枝的卷积神经网络模型压缩方法研究及实现的任务书
任务书
任务名称：基于卷积核剪枝的卷积神经网络模型压缩方法研究及实现
任务背景：随着深度学习技术的发展，卷积神经网络在图像分类、目标检测、语音识别等领域表现出色。然而，深度神经网络模型的体积较大，难以部署在嵌入式设备上，在实际应用中存在计算速度慢、存储资源消耗大等问题。因此，深度神经网络模型的压缩技术越来越受到关注。
任务内容：
本任务主要包括以下内容：
1.研究卷积神经网络模型的压缩方法，包括参数量削减、模型剪枝、知识蒸馏等技术。
2.重点研究基于卷积核剪枝的卷积神经网络模型压缩方法。该方法通过直接剔除不重要的卷积核来减少参数数量，从而实现模型压缩。
3.实现基于卷积核剪枝的卷积神经网络模型压缩方法。使用Python编程语言，结合开源深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，实现该压缩方法。
4.对实现的压缩方法进行测试和验证，包括模型压缩效果、计算速度和识别精度等指标。
任务要求：
1.参与者需要具备一定的深度学习和Python编程经验，能够独立进行研究和实现。
2.参与者应当阅读相关论文，并能够理解和运用其中的方法。
3.参与者需要具备良好的数据结构和算法知识，能够优化实现的代码。
4.参与者应当具备一定的英文阅读和写作能力，能够理解和撰写相关论文和研究报告。
参考文献：
1.HanS,MaoH,DallyWJ.Deepcompression:Compressingdeepneuralnetworkswithpruning,trainedquantizationandHuffmancoding[J].arXivpreprintarXiv:1510.00149,2015.
2.HeY,ZhangX,SunJ.Channelpruningforacceleratingverydeepneuralnetworks[C]//ProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision.2017:1389-1397.
3.MolchanovP,TyreeS,KarrasT,etal.Pruningconvolutionalneuralnetworksforresourceefficientinference[C]//InternationalConferenceonLearningRepresentations.2017.
4.LiH,KadavA,DurdanovicI,etal.Pruningfiltersforefficientconvnets[C]//InternationalConferenceonLearningRepresentations.2017.
任务时间：本任务预计时长为两个月。
任务报酬：2000元/人
任务交付物：
1.实现基于卷积核剪枝的卷积神经网络模型压缩方法的代码和文件。
2.压缩方法的测试文档和实验结果，包括模型压缩效果、计算速度和识别精度等指标。
3.研究报告，包括文献阅读、压缩方法的原理和实现、实验结果和对比分析、存在问题和未来工作展望等。
4.提交代码和报告的期限为任务结束后的两周内。
任务负责人：XXX
任务参与者：
1.XXX
2.XXX
3.XXX
任务审核人：XXX
签字：XXX