神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它可以用于各种任务，如图像识别、语音识别和自然语言处理。神经网络通常由大量的神经元和连接组成，这些神经元和连接可以通过训练来学习和识别模式。然而，神经网络通常需要大量的计算资源和存储空间，这使得它们在多媒体内容描述和分析中的应用受到限制。

为了解决这个问题，BS EN ISO/IEC 15938-17提供了一种神经网络压缩方法，以便在多媒体内容描述和分析中使用。该标准提供了一种基于矩阵分解的压缩方法，该方法可以将神经网络的权重矩阵分解为两个或多个较小的矩阵。这种压缩方法可以显著减少神经网络的存储空间和计算资源需求，同时保持其准确性和性能。

BS EN ISO/IEC 15938-17还提供了一些压缩参数的建议，以帮助用户选择最适合其应用程序的压缩方法。这些参数包括压缩比、误差容限和压缩算法等。

该标准适用于各种类型的多媒体内容，包括图像、音频和视频。它可以用于各种应用程序，如图像识别、语音识别、自然语言处理、视频分析和内容描述等。

相关标准
- BS EN ISO/IEC 15938-1. 信息技术. 多媒体内容描述接口 - 第1部分. 系统概述、模型和语法
- BS EN ISO/IEC 15938-2. 信息技术. 多媒体内容描述接口 - 第2部分. 元数据
- BS EN ISO/IEC 15938-3. 信息技术. 多媒体内容描述接口 - 第3部分. 视频
- BS EN ISO/IEC 15938-4. 信息技术. 多媒体内容描述接口 - 第4部分. 音频
- BS EN ISO/IEC 15938-5. 信息技术. 多媒体内容描述接口 - 第5部分. 静态图像