《表1 网络剪枝与PCA降维结果对比》

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《一种基于Lasso回归与SVD融合的深度学习模型压缩方法》

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使用6 149张作为训练集、2 040张作为测试集，测试集中每种花20张。模型一将VGG-16两个全连接层的神经元数从4 096减少到1 024，将最后一层的1 000类改为102类，在100轮训练后实现分类准确率为91.74%。而如果将该测试集先进行PCA降维，再进行分类识别，则识别率随着维数的不同而不同，但是都没有直接进行网络剪枝得到的识别率高。具体的实验结果如表1所示。