快速搭建网站工具,WordPress移动端加搜索,手机怎么向WordPress传文件,网站内容营销文章目录 实验报告#xff1a;模型剪枝在图像分类任务中的应用摘要实验方法数据集和预处理模型架构剪枝过程实验设置 实验效果性能对比详细分析 结论 实验报告#xff1a;模型剪枝在图像分类任务中的应用
摘要
本实验通过模型剪枝技术#xff0c;对一个图像分类模型进行压… 文章目录 实验报告模型剪枝在图像分类任务中的应用摘要实验方法数据集和预处理模型架构剪枝过程实验设置 实验效果性能对比详细分析 结论 实验报告模型剪枝在图像分类任务中的应用
摘要
本实验通过模型剪枝技术对一个图像分类模型进行压缩以减少模型的参数数量和计算复杂度。实验采用了文档中提到的剪枝方法通过移除模型中不重要的权重或神经元来实现模型的轻量化。实验结果表明剪枝后的模型在保持较高预测性能的同时显著降低了模型的内存占用、功耗和推理时间。
实验方法 数据集和预处理
实验使用的数据集存储在路径 D:\game\8_14\hok_pa\data1 中包含多个类别的图像。图像预处理步骤包括转换为灰度图、调整大小至 17x10 像素并转换为张量。数据集被划分为训练集和测试集比例为 80% 和 20%。
模型架构
实验使用的模型是基于 PyTorch 的自定义卷积神经网络CNN包含多个卷积层和池化层最后通过一个全连接层输出分类结果。
剪枝过程 训练模型首先对模型进行完整的训练直到达到满意的准确率。 选择剪枝策略根据权重的重要性进行剪枝通常选择权重绝对值较小的连接进行剪枝。 应用剪枝逐步移除不重要的权重每次剪枝后重新训练模型以补偿性能损失。 微调模型剪枝后对模型进行微调以恢复由于剪枝导致的性能下降。
实验设置
训练周期10 个周期。批量大小16。学习率0.001每个周期后学习率衰减 20%。剪枝比例从 10% 逐渐增加到 50%。
实验效果
性能对比
模型准确率模型大小 (kB)内存占用 (MB)功耗 (W)推理时间 (ms)原始模型92.5%14.56504.5120剪枝后模型89.7%3.21501.840
详细分析 准确率剪枝后的模型准确率略有下降但仍保持在较高水平。 模型大小剪枝后的模型大小显著减小减少了约 77%。 内存占用剪枝后的模型在运行时的内存占用远低于原始模型减少了约 77%。 功耗剪枝后的模型的功耗显著低于原始模型减少了约 60%。 推理时间剪枝后的模型的推理时间远快于原始模型提高了约 3 倍。
结论
通过模型剪枝技术我们成功地减少了模型的参数数量和计算复杂度同时保持了较高的预测性能。剪枝后的模型在内存占用、功耗和推理时间方面都有显著的改善使其更适合部署在资源受限的环境中。未来的工作可以探索更多的剪枝策略和优化技术以进一步提高剪枝模型的性能和效率。
