基于组件感知图分析的多组件神经架构增强修剪策略

本研究解决了深度神经网络在资源受限环境中部署时的复杂性问题。提出了一种基于组件感知的修剪策略，通过扩展依赖图来隔离各个组件及其流动，从而生成较小的、针对性的修剪组，保持功能完整性。研究表明，该方法在控制任务中取得了更高的稀疏性和更低的性能下降，为高效优化复杂的多组件深度神经网络开辟了新路径。