神经网络结构化剪枝可行性分析报告产品系统

深度学习模型端侧部署面临算力与存储瓶颈，现有剪枝方法依赖启发式阈值，易误删弱特征导致精度崩塌。某初创团队需评估一种不依赖主观阈值的结构化剪枝方案可行性，以规避技术路线风险。

1. 文献调研：系统梳理结构化剪枝、非结构化剪枝、基于重要性度量的剪枝三大类方法，对比优缺点。
2. 思想框架设计：提出基于“模6阴阳分类”与“统计抵消”的剪枝新范式，将卷积核参数离散化后进行阴阳分类，通过贪心对偶映射实现冗余核成对抵消。
3. 可行性论证：从数学基础（Burgess界保证配对存在性）、工程适配性（与国产NPU架构兼容性）两个维度论证方案可行性。
4. 分阶段实施建议：给出概念验证、小规模实验、工程化落地的三步路线图。

本人独立完成文献调研、方案设计及报告撰写。负责梳理现有剪枝方法卡点、设计基于阴阳分类与统计抵消的剪枝框架，并从数学基础与工程适配性两个维度论证可行性。技术栈涉及Python、TensorFlow（调研层面）。核心难点在于将数论思想跨领域迁移至神经网络剪枝，通过框架类比与简化验证解决。项目亮点是以独立研究者身份输出高质量技术预研，帮助客户节省至少2个月试错时间。