HDEPK模型结构与动态剪枝决策机制的综合分析

# HDEPK模型
## 多维度统计分析
### 神经元激活模式
#### 激活频率
#### 激活强度
#### 激活分布
### 动态剪枝决策机制
#### 高效模型压缩
#### 剪枝策略选择
#### 实时性能监控
## 传统方法对比
### 层间相似性度量剪枝
#### 特征归一化技术
#### 相关性分析方法
### 神经元激活响应概率分布
#### 核密度估计技术
##### 样本选择方法
##### 带宽选择策略
#### 激活分布概率模型
##### 均值与方差分析
##### 分布形态比较
## 动态剪枝决策机制
### 三级分层策略
#### 激活均值分布特征
##### 均值
##### 方差
##### 稀疏度
##### 梯度显著性
#### 适应性剪枝策略
##### 自适应阈值调整
##### 迁移学习整合
### 差分进化算法
#### 带宽参数动态优化
##### 收敛速度提升
##### 搜索空间优化
## 冗余判定阶段
### 概率分布模型
#### 覆盖95%置信域
##### 置信区间的选择
##### 统计显著性检验
### 相似性度量方法
#### 区间重叠比例
##### 计算方法
##### 应用示例
## 层级敏感度分析
### 动态剪枝阈值调节机制
#### 跨层特征分析
##### 浅层保守剪枝策略
##### 深层增强剪枝粒度
#### 敏感性测试方法
### 对比分析
#### 修剪前后性能评估
#### 误差率分析
## 自适应恢复机制
### 分布迁移监测
#### 实时数据监控
#### 异常检测算法
### 预测置信度分布偏移
#### KL散度阈值
#### 概率分布重估
### 神经元动态保留策略
#### 敏感神经元暂存
#### 渐近式权重衰减
#### 动态学习率调整