神经网络剪枝技术的重大突破：sGLP-IB与sTLP-IB
在人工智能飞速发展的今天，深度学习技术已经成为推动计算机视觉、自然语言处理等领域的核心力量。然而，随着模型规模的不断膨胀，如何在有限的计算资源和存储条件下高效部署这些复杂的神经网络模型，成为了研究者们亟待解决的难题。最近，一项开创性的研究提出了一种全新的神经网络剪枝方法——sGLP-IB（Sparse Graph-structured Lasso Pruning with Information Bottleneck）和sTLP-IB（Sparse Tree-guided Lasso Pruning with Information Bottleneck），为这一问题带来了突破性的解决方案。
一、深度学习的困境：模型臃肿与资源受限
深度学习，尤其是基于卷积神经网络（CNN）的方法，在图像识别、目标检测等任务中取得了巨大的成功。然而，这些模型往往参数众多，计算复杂度高，难以在资源受限的边缘设备上实时运行。例如，VGG16模型的参数量超过500MB，给存储和计算带来了沉重负担
