14 2月 2026/2/14 02:41:21 如何通过网络剪枝技术压缩CNN模型大小 保留精度的同时提升推理速度 本文详细介绍了如何通过网络剪枝技术压缩CNN模型大小，在保留精度的同时提升推理速度。首先解释了网络剪枝技术的核心思想，接着阐述了结构化剪枝和非结构化剪枝的具体方法，并给出了代码示例。然后探讨了该技术在移动设备端和边缘计算等场景的应用，分析了其优缺点及使用时的注意事项。最后对网络剪枝技术进行了总结，为相关从业者提供了有价值的参考。 Network Pruning CNN Compression Inference Speedup
14 2月 2026/2/14 00:38:14 CNN模型出现过拟合时该如何调整 正则化、数据增强与网络剪枝的综合方案 本文详细介绍了当CNN模型出现过拟合时，如何运用正则化、数据增强与网络剪枝的综合方案来解决问题。首先分析了过拟合的表现和原因，接着分别阐述了正则化（包括L1和L2正则化）、数据增强（如图像旋转、翻转）和网络剪枝（基于幅度的剪枝）的原理、方法、优缺点，并给出了详细的示例代码。然后说明了综合方案的应用场景和注意事项，最后进行了总结，帮助读者更好地应对CNN模型过拟合问题。 CNN overfitting data augmentation Regularization Network Pruning