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文档简介

基于网络生长方法的模型压缩与加速方法研究的任务书任务书一、任务背景深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理等领域取得显著成果，但是其模型复杂度也随之增长，导致了训练和推理时的计算负担加重，这给实际应用带来了挑战。在实际应用中，多数场景要求模型具有较强的实时性，因此需要加速模型的训练和推理速度，以适应实际需求。模型压缩和加速技术因此应运而生。二、任务描述本次任务主要研究基于网络生长方法的模型压缩与加速方法。具体任务包括：1、研究网络生长方法及其在模型压缩和加速领域中的应用。主要包括但不限于自适应网络增长、神经元滤除、层剪枝等算法。2、探讨将网络生长方法应用于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks，RNNs)中的模型压缩与加速。主要包括但不限于如何在网络生长中进行剪枝、量化等优化。3、基于实际场景需求，选择适合的评价指标来评估模型压缩与加速方法的优化效果。4、根据研究结果，编写实验代码并进行实验验证。实验主要包括但不限于对比网络生长方法与传统方法的模型压缩和加速结果。5、撰写实验报告，包括但不限于任务背景、研究内容、实验设计、实验结果及分析等内容。三、任务要求1、熟悉深度学习理论和相关算法，具备一定的数学基础，能够独立进行模型设计和实现。2、具备较强的编程能力和实验能力，能够熟练使用Python等编程语言进行深度学习模型的实验和分析。3、能够独立查阅英文文献，阅读相关论文和资料，掌握基本的英文科技写作能力。4、具有良好的团队合作精神，能够主动沟通交流。四、任务计划本次研究任务周期为三个月。具体计划如下：1、第一周：熟悉任务要求、查阅相关文献和资料、制定实验计划。2、第二周至第六周：学习网络生长方法、建立模型和进行实验。3、第七周至第八周：对实验数据进行处理和分析，进行优化。4、第九周至第十周：进一步进行优化实验，进行实验结果的比较和分析。5、第十一周至第十二周：撰写实验报告。五、任务成果1、完整的实验代码。2、实验报告。报告应包括研究背景、研究方法、实验设计、实验结果和分析等内容，要求4000字以上。3、论文发表。根据研究成果写一篇相关的论文，并投稿至相关国际期刊或会议上。六、经费预算本次研究经费预算为10万元，主要包括硬件采购、论文出版、差旅和交际费用等。其中硬件采购费用为5万元

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