一個用于磨粒圖像快速分類的輕量化CNN模型

摘要： 針對磨粒分析CNN模型存在參數(shù)多、運算速度慢、難以實際應用等問題，開展磨粒圖像分類CNN模型的輕量化研究。通過分析模型各層的參數(shù)量、運算量和剪枝敏感度，確定卷積層4和卷積層5為濾波器剪枝的目標；對卷積層4和5所有濾波器重要性進行計算并排序，以75%的剪枝率去除重要性低的濾波器并重新訓練，獲得輕量化模型。實驗結(jié)果表明，輕量化后的模型在保證準確率幾乎不降低的情況下實現(xiàn)了磨粒圖像的快... （共6頁）