神經網絡剪枝技術的重大突破：sGLP-IB與sTLP-IB

在人工智能飛速發展的今天，深度學習技術已經成為推動計算機視覺、自然語言處理等領域的核心力量。然而，隨著模型規模的不斷膨脹，如何在有限的計算資源和存儲條件下高效部署這些復雜的神經網絡模型，成為了研究者們亟待解決的難題。最近，一項開創性的研究提出了一種全新的神經網絡剪枝方法——sGLP-IB（Sparse Graph-structured Lasso Pruning with Information Bottleneck）和sTLP-IB（Sparse Tree-guided Lasso Pruning with Information Bottleneck），為這一問題帶來了突破性的解決方案。

一、深度學習的困境：模型臃腫與資源受限

深度學習，尤其是基于卷積神經網絡（CNN）的方法，在圖像識別、目標檢測等任務中取得了巨大的成功。然而，這些模型往往參數眾多，計算復雜度高，難以在資源受限的邊緣設備上實時運行。例如，VGG16模型的參數量超過500MB，給存儲和計算帶來了沉重負擔