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自动机器学习赋能深度神经网络：压缩与加速的创新探索
一、引言
1.1研究背景与意义
近年来，深度神经网络（DeepNeuralNetworks，DNNs）在人工智能领域取得了令人瞩目的成就，成为推动诸多技术发展的核心力量。在计算机视觉领域，深度神经网络被广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务，如人脸识别技术在安防监控、门禁系统等方面的应用，极大地提高了安全性和便利性；自动驾驶汽车依靠深度神经网络对摄像头捕捉到的图像进行实时分析，识别道路、行人、交通标志等，实现自动导航和驾驶决策，推动了智能交通的发展。在自然语言处理领域，深度神经网络在机器翻译、语音识别、文本生成等方面取得了显著进
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