《表6 VGG-BN-Net剪枝结果》

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《基于梯度的深度网络剪枝算法》

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VGG-BN-Net结构相较于VGG-Net加入了BatchNormalization层和Dropout层，目的是缩短训练网络的时间并且提升网络的原始性能。经过训练后VGG-BN-Net能达到91.17%的测试集正确率。根据上文所述获取Value值的方法，选取全连接层的Value值为-10 000，卷积层的Value值为-20 000，剪枝后效果见表6。经过重训练后正确率为91.03%，正确率下降了0.14个百分点，计算量下降了35.3个百分点，参数量仅为之前的29.3%。