1. 本选题研究的目的及意义
近年来，深度学习技术在图像分类领域取得了显著的成果，尤其是深度卷积神经网络（CNN）的应用，极大地提高了图像分类的精度。
然而，深度卷积神经网络通常具有庞大的模型规模和计算复杂度，限制了其在资源受限设备上的部署和应用。
因此，研究如何压缩深度卷积神经网络模型，在保证分类精度的同时降低模型复杂度和计算量，成为了当前图像分类领域的研究热点。
2. 本选题国内外研究状况综述
深度卷积网络压缩是一个热门的研究领域，国内外学者对此进行了大量的研究。
1. 国内研究现状
国内学者在深度卷积网络压缩方面取得了一定的成果，例如：
清华大学提出了一种基于剪枝和量化的压缩方法，在ImageNet数据集上取得了较好的压缩效果[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.深度卷积神经网络压缩方法研究:-对现有的深度卷积神经网络压缩方法进行分类和总结，分析其优缺点和适用场景。
-重点研究基于剪枝、量化、低秩分解、知识蒸馏等压缩方法，分析其压缩原理、优缺点和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用实验研究方法，具体步骤如下：
1.调研阶段:深入研究现有的深度卷积神经网络压缩方法，包括剪枝、量化、低秩分解和知识蒸馏等，分析其优缺点和适用场景，为后续研究提供理论基础。
2.设计与实现阶段:基于调研结果，设计一种新的深度卷积压缩网络结构。
该结构将结合多种压缩方法，并针对图像分类任务进行优化。
5. 研究的创新点
本研究的预期创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的压缩网络结构:本研究将设计一种新的深度卷积压缩网络结构，该结构将结合多种压缩方法的优点，并针对图像分类任务进行优化，以实现更高的压缩率和更低的精度损失。
2.自适应压缩策略:针对不同的图像分类任务和应用场景，本研究将探索自适应的压缩策略，根据实际需求动态调整压缩比例和方法，以获得最佳的性能平衡。
3.面向资源受限设备的优化:本研究将针对资源受限的移动设备和嵌入式系统进行优化，降低压缩网络的计算复杂度和内存占用，使其能够在这些设备上高效运行。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]邓立宝,王世刚,陈飞翔.基于深度卷积神经网络的图像压缩综述[J].智能计算机与应用,2022,12(01):102-107.
[2]张帅,焦李成.基于深度学习的图像压缩技术综述[J].电子学报,2021,49(11):2171-2192.
[3]张帆,刘洋,范九伦.面向资源受限设备的深度神经网络压缩与加速综述[J].计算机研究与发展,2020,57(07):1401-1420.
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