神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，它可以通过学习数据来实现各种任务，如图像分类、语音识别、自然语言处理等。卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，它在图像处理领域取得了很大的成功。CNN的基本结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层可以提取图像的特征，池化层可以减小特征图的大小，全连接层可以将特征图映射到输出。

CNN的表示方法是指如何将CNN的结构和参数表示为一个数学模型。本标准规定了CNN的表示方法，包括CNN的输入、输出、卷积核、偏置项等。CNN的输入是一个多维数组，表示输入图像的像素值。CNN的输出是一个多维数组，表示输出的类别概率。卷积核是一个多维数组，表示卷积层的权重。偏置项是一个一维数组，表示卷积层的偏置。

CNN的模型压缩方法是指如何减小CNN的模型大小和计算量，以便在移动设备等资源受限的环境下使用。本标准规定了CNN的模型压缩方法，包括权重剪枝、量化、低秩分解等。权重剪枝是指将CNN中不重要的权重设置为零，以减小模型大小。量化是指将CNN中的浮点数表示为整数或更少的位数，以减小模型大小和计算量。低秩分解是指将CNN中的卷积核分解为多个小的卷积核，以减小计算量。

本标准的实施可以提高CNN的效率和可移植性，促进深度学习在各个领域的应用。

相关标准
- GB/T 42382.2-2023 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第2部分：循环神经网络
- GB/T 42382.3-2023 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第3部分：自编码器
- GB/T 42382.4-2023 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第4部分：生成对抗网络
- GB/T 42382.5-2023 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第5部分：深度强化学习
- GB/T 42382.6-2023 信息技术 神经网络表示与模型压缩 第6部分：神经网络优化