随着多媒体技术的不断发展，越来越多的应用场景需要对大量的多媒体数据进行处理和分析。而神经网络作为一种强大的数据处理工具，已经被广泛应用于多媒体内容描述和分析领域。然而，由于神经网络模型通常具有大量的参数和复杂的结构，因此在实际应用中，需要消耗大量的计算资源和存储空间，这对于一些资源受限的设备和系统来说是一个很大的挑战。

为了解决这个问题，ISO/IEC 15938-17:2022提出了一种神经网络压缩的方法，通过对神经网络模型进行压缩，可以在不影响模型性能的前提下，大幅减少模型的参数数量和计算复杂度，从而实现更高效的数据处理和传输。

具体来说，神经网络压缩主要包括以下几个方面：

1. 参数剪枝：通过对神经网络中的一些冗余参数进行剪枝，可以减少模型的参数数量，从而降低计算复杂度。

2. 权值量化：将神经网络中的权值进行量化，可以将浮点数转换为整数，从而减少存储空间和计算复杂度。

3. 网络结构优化：通过对神经网络的结构进行优化，可以进一步减少模型的参数数量和计算复杂度。

4. 知识蒸馏：通过将一个复杂的神经网络模型的知识传递给一个简单的模型，可以实现对模型的压缩和加速。

5. 神经网络量化：将神经网络中的激活值进行量化，可以减少存储空间和计算复杂度。

总的来说，神经网络压缩技术可以帮助用户在多媒体应用中实现更高效的数据处理和传输，从而提高系统的性能和效率。而ISO/IEC 15938-17:2022作为一项关于神经网络压缩的标准，为用户提供了一种标准化的方法和指南，可以帮助用户更好地应用神经网络压缩技术。

相关标准
- ISO/IEC 15938-1:2019——多媒体内容描述接口——第1部分：系统架构和核心技术
- ISO/IEC 15938-2:2003——多媒体内容描述接口——第2部分：参考软件
- ISO/IEC 15938-3:2003——多媒体内容描述接口——第3部分：视觉
- ISO/IEC 15938-4:2008——多媒体内容描述接口——第4部分：音频
- ISO/IEC 15938-5:2004——多媒体内容描述接口——第5部分：多媒体描述工具