神经网络模型优化
神经网络模型优化（抗攻击、轻量化、并行）
神经网络模型在实际场景落地时，需要经过优化以保障模型的正确和高效的运行。正确运行需要提升模型的鲁棒性，降低用户攻击模型的可能；高效的运行依赖于模型的轻量化和并行，降低模型运行所需资源并提高整体系统的吞吐量。
成果及获奖情况：
- “挑战杯”江苏省一等奖
- 发明专利2项
- 软件著作权1项
图例
神经网络模型在实际场景落地时，需要经过优化以保障模型的正确和高效的运行。正确运行需要提升模型的鲁棒性，降低用户攻击模型的可能；高效的运行依赖于模型的轻量化和并行，降低模型运行所需资源并提高整体系统的吞吐量。