本研究解决了深度卷积神经网络在深度增加后参数存储与优化的挑战，以及“训练-使用”策略的局限性。提出的木偶卷积神经网络框架通过使用常微分方程生成适应输入复杂度的网络结构，实现了模型的显著压缩，同时提高了性能和效率。实验结果表明，与传统cnn相比，该方法的模型大小可减少超过10倍。
本研究提出了一种木偶卷积神经网络框架，旨在解决深度卷积神经网络的参数存储与优化问题，实现模型显著压缩，性能和效率提升，模型大小减少超过10倍。
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