黄金弱网（GoldenWeakNet）是一种基于深度学习的神经网络架构，其核心思想是通过刻意引入稀疏连接和低精度计算来构建轻量化模型。该网络通过动态剪枝技术筛选重要神经元连接，保留"黄金路径"（关键权重），同时弱化次要连接，显著降低计算复杂度和内存占用。其创新点在于平衡模型性能与效率，在边缘设备等资源受限场景中表现突出，可实现实时推理与低功耗运行。典型应用包括移动端图像识别、物联网设备中的实时分析等，为端侧AI部署提供了高效解决方案。
黄金弱网（GoldenWeakNet）是一种基于深度学习的神经网络架构，其核心思想是通过刻意引入稀疏连接和低精度计算来构建轻量化模型。该网络通过动态剪枝技术筛选重要神经元连接，保留"黄金路径"（关键权重），同时弱化次要连接，显著降低计算复杂度和内存占用。其创新点在于平衡模型性能与效率，在边缘设备等资源受限场景中表现突出，可实现实时推理与低功耗运行。典型应用包括移动端图像识别、物联网设备中的实时分析等，为端侧AI部署提供了高效解决方案。