《表3 三种剪枝准则在CIFAR-100上的实验结果对比》

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《基于滤波器注意力机制与特征缩放系数的动态网络剪枝》

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CIFAR-10是一个3通道彩色数据集，共有10类，每张图片的分辨率为32×32，共有60000张图片，分为50000张训练集和10000张测试集．在该数据集上，本文分别采用了注意力剪枝准则，缩放系数剪枝准则和双层信息剪枝准则，并对比了这三种剪枝准则的实验效果，CIFAR-100数据集的大小、分辨率和数量与CIFAR-10一致，不同的是，CIFAR-100分为100类，为了验证提出方法的有效性，实验同样选取了冗余性较小的残差网络，在本文提出的三种剪枝准则上进行了实验，并对比三种剪枝准则的精度．剪枝率为20%和30%表示每一层的滤波器个数减少20%和30%，如表2和表3所示，展示了三种剪枝准则的精度与原网络的精度对比，可以明显看出，无论是剪枝率设为20%还是30%，单独运用缩放系数剪枝准则或注意力剪枝准则的精度较低，本文提出的双层信息剪枝准则的效果表现最好，充分利用了网络参数信息．尤其在剪枝率为30%的情况下，CIFAR-10数据集运用双层信息剪枝准则，Res Net56和Res Net110上的精度甚至超过了原网络的精度，CIFAR-100数据集运用双层信息剪枝准则，基本都能够接近原网络的精度．因此，如表2和表3所示，双层信息剪枝准则的实验结果表现最好，说明该准则选择的冗余滤波器更加精准，验证了该剪枝准则的有效性．