一种二值神经网络剪枝压缩与部署优化系统及方法

本发明公开了一种二值神经网络剪枝压缩与部署优化系统及方法，旨在解决现有技术中PopCount计算效率低、池化与卷积未融合、剪枝训练不稳定等问题。系统包括训练时的带衰减因子的正则化项模块，以及部署时的二值卷积运行时剪枝模块、PopCount查找表模块和二值卷积与二值最大池化融合计算模块。方法包括：1）采用动态衰减因子调节正则化强度，提升剪枝训练稳定性；2）通过双条件剪枝机制提前终止冗余计算，优化推理效率；3）基于分段式查找表实现高效PopCount计算；4）融合二值卷积与池化操作，减少边界检查。本发明显著提升了二值神经网络在端侧设备上的计算效率和部署适应性，适用于资源受限的嵌入式场景。