《表3 表示图片复杂度的7个特征》

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《面向边缘设备的高能效深度学习任务调度策略》

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(1）删除强相关性特征．使用皮尔森相关系数构造相关系数矩阵，相关系数值在-1到1之间，若两个特征的相关系数绝对值越接近1，其相关性越大．在深度模型训练过程中，通常定义特征相关性大于0.75时为线性强相关，如图9所示，删除相关系数大于0.75的特征，只保留一个相关特征，对分类结果性能没有影响，由此为了降低特征处理开销，本文删除特征相关度大于0.75的特征，表3所示为相关性大于0.75的特征，最终保留16个特征．