“甚挽框架”是一种基于深度学习的轻量级神经网络架构，专注于高效特征提取与模型压缩。其核心通过动态稀疏注意力机制和跨层参数共享，显著减少计算冗余，适用于边缘设备等资源受限场景。框架采用模块化设计，支持灵活的任务适配，如图像分类、语音识别等，同时保持较高推理速度。创新点包括渐进式特征融合技术与自适应梯度裁剪，平衡了精度与效率。实验表明，在参数量降低30%的条件下，性能损失可控（<2%）。开源实现提供预训练模型与自动化部署工具，助力工业级应用快速落地。
“甚挽框架”是一种基于深度学习的轻量级神经网络架构，专注于高效特征提取与模型压缩。其核心通过动态稀疏注意力机制和跨层参数共享，显著减少计算冗余，适用于边缘设备等资源受限场景。框架采用模块化设计，支持灵活的任务适配，如图像分类、语音识别等，同时保持较高推理速度。创新点包括渐进式特征融合技术与自适应梯度裁剪，平衡了精度与效率。实验表明，在参数量降低30%的条件下，性能损失可控（<2%）。开源实现提供预训练模型与自动化部署工具，助力工业级应用快速落地。