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摘要
近年来，基于卷积神经网络的图像压缩方法在性能上已经达到或超过了
JPEG、JPEG2000、BPG等传统图像压缩算法，具有广阔的发展前景和应用潜
力。然而，基于卷积神经网络的图像压缩模型的计算复杂度高，难以部署在一
些计算能力有限的设备上。因此，如何降低基于卷积神经网络的图像压缩模型
的计算复杂度成为了研究的热点。
神经网络剪枝作为模型压缩技术的一种，通过去除不必要的连接或滤波器
来精简模型，从而能够在最大限度保证模型率失真性能的情况下大幅减少模型
的计算复杂度。而其中，正则化
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