基于網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法的模型壓縮與加速方法研究的任務(wù)書

基于網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法的模型壓縮與加速方法研究的任務(wù)書任務(wù)書一、任務(wù)背景深度學(xué)習(xí)模型在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域取得顯著成果，但是其模型復(fù)雜度也隨之增長(zhǎng)，導(dǎo)致了訓(xùn)練和推理時(shí)的計(jì)算負(fù)擔(dān)加重，這給實(shí)際應(yīng)用帶來(lái)了挑戰(zhàn)。在實(shí)際應(yīng)用中，多數(shù)場(chǎng)景要求模型具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性，因此需要加速模型的訓(xùn)練和推理速度，以適應(yīng)實(shí)際需求。模型壓縮和加速技術(shù)因此應(yīng)運(yùn)而生。二、任務(wù)描述本次任務(wù)主要研究基于網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法的模型壓縮與加速方法。具體任務(wù)包括：1、研究網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法及其在模型壓縮和加速領(lǐng)域中的應(yīng)用。主要包括但不限于自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)增長(zhǎng)、神經(jīng)元濾除、層剪枝等算法。2、探討將網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks，CNNs)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetworks，RNNs)中的模型壓縮與加速。主要包括但不限于如何在網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)中進(jìn)行剪枝、量化等優(yōu)化。3、基于實(shí)際場(chǎng)景需求，選擇適合的評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型壓縮與加速方法的優(yōu)化效果。4、根據(jù)研究結(jié)果，編寫實(shí)驗(yàn)代碼并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)主要包括但不限于對(duì)比網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法與傳統(tǒng)方法的模型壓縮和加速結(jié)果。5、撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告，包括但不限于任務(wù)背景、研究?jī)?nèi)容、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析等內(nèi)容。三、任務(wù)要求1、熟悉深度學(xué)習(xí)理論和相關(guān)算法，具備一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，能夠獨(dú)立進(jìn)行模型設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。2、具備較強(qiáng)的編程能力和實(shí)驗(yàn)?zāi)芰?，能夠熟練使用Python等編程語(yǔ)言進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的實(shí)驗(yàn)和分析。3、能夠獨(dú)立查閱英文文獻(xiàn)，閱讀相關(guān)論文和資料，掌握基本的英文科技寫作能力。4、具有良好的團(tuán)隊(duì)合作精神，能夠主動(dòng)溝通交流。四、任務(wù)計(jì)劃本次研究任務(wù)周期為三個(gè)月。具體計(jì)劃如下：1、第一周：熟悉任務(wù)要求、查閱相關(guān)文獻(xiàn)和資料、制定實(shí)驗(yàn)計(jì)劃。2、第二周至第六周：學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)生長(zhǎng)方法、建立模型和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。3、第七周至第八周：對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，進(jìn)行優(yōu)化。4、第九周至第十周：進(jìn)一步進(jìn)行優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的比較和分析。5、第十一周至第十二周：撰寫實(shí)驗(yàn)報(bào)告。五、任務(wù)成果1、完整的實(shí)驗(yàn)代碼。2、實(shí)驗(yàn)報(bào)告。報(bào)告應(yīng)包括研究背景、研究方法、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析等內(nèi)容，要求4000字以上。3、論文發(fā)表。根據(jù)研究成果寫一篇相關(guān)的論文，并投稿至相關(guān)國(guó)際期刊或會(huì)議上。六、經(jīng)費(fèi)預(yù)算本次研究經(jīng)費(fèi)預(yù)算為10萬(wàn)元，主要包括硬件采購(gòu)、論文出版、差旅和交際費(fèi)用等。其中硬件采購(gòu)費(fèi)用為5萬(wàn)元