本研究提出了木偶卷积神经网络（Puppet-CNN），利用常微分方程生成适应输入复杂度的网络结构，解决了深度卷积神经网络在参数存储与优化上的挑战。该方法实现了模型显著压缩，大小减少超过10倍，同时提升了性能和效率。
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