2、卷积神经网络：架构、挑战与优化策略

卷积神经网络：架构、挑战与优化策略

1. DNNs/CNNs的应用领域

深度学习神经网络（DNNs），尤其是卷积神经网络（CNNs），在多个领域展现出了巨大的应用潜力，近年来其应用呈指数级增长。以下是一些主要的应用领域：
- 自动驾驶 ：像特斯拉和Waymo等公司，在自动驾驶解决方案中使用了包括视觉反馈和激光雷达等多种自动驾驶技术。其中，CNNs被用于道路状况的视觉感知，是先进驾驶辅助系统（ADAS）的主要后端技术。
- 医疗人工智能 ：医生可以利用AI辅助的医学图像进行各种手术。AI系统还能在基因组学中使用DNNs来深入了解如自闭症等遗传疾病。此外，DNNs/CNNs在皮肤癌和脑癌等多种癌症的检测中也非常有用。
- 安全领域 ：AI的出现对许多传统安全方法提出了挑战。5G技术的推出使得基于物联网（IoT）的部署大幅增加，传统安全方法难以应对。为保护大量的物联网设备免受安全攻击，人们引入了物理不可克隆方法，但这些方法仍无法防止使用DNNs的AI辅助攻击。因此，研究人员不得不升级安全威胁模型以纳入基于AI的攻击。同时，由于云计算和数据中心遭受的AI辅助网络攻击大幅增加，企业意识到对抗进攻性AI攻击的最佳方法是采用基于AI的反击措施。

2. 高精度DNNs/CNNs的陷阱

高精度的DNN/CNN模型虽然在提高分类准确率方面取得了显著进展，但也面临着一些挑战，主要集中在计算和能源瓶颈以及模型稀疏性对吞吐量和硬件利用率的影响。

2.1 计算和能源瓶颈

CNNs由多个卷积层（CONV）组成，这些层有助