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现有卷积神经网络模型剪枝方法仅依靠自身参数信息难以准确评估参数重要性,容易造成参数误剪且影响网络模型整体性能。提出一种改进的卷积神经网络模型剪枝方法,通过对卷积神经网络模型进行稀疏正则化训练,得到参数较稀疏的深度卷积神经网络模型,并结合卷积层和BN层的稀疏性进行结构化剪枝去除冗余滤波器。在CIFAR-10、CIFAR-100和SVHN数据集上的实验结果表明,该方法能有效压缩网络模型规模并降低计算复杂度,尤其在SVHN数据集上,压缩后的VGG-16网络模型在参数量和浮点运算量分别减少97.3%和91.2%的情况下,图像分类准确率仅损失了0.57个百分点。 相似文献
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通过乙醇辅助超声分散–热压法制备了具有隔离结构的聚丙烯(PP)/超高分子量聚乙烯(PE–UHMW)/炭黑(CB)导电复合材料。利用偏光显微镜和扫描电子显微镜分析了所制备的导电复合材料的结构与形貌,并研究了不同结构度的CB对复合材料逾渗行为的影响。结果表明,所制备的隔离型导电复合材料中,CB被PE–UHMW所隔离,高结构度CB主要分布在PP与PE–UHMW的界面处,而低结构度CB在PP与PE–UHMW的界面处及PP基体中均有分布。相比传统熔融法,采用上述方法制备的隔离型导电复合材料具有较低的逾渗值和更好的导电性能。其中,由高结构度CB制备的导电复合材料具有更低的逾渗值。 相似文献
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采用不同分子质量(1.57×105~7.88×105 Da)和不同取代度(0~1.63)的羧甲基魔芋葡甘露聚糖(carboxymethylated konjac glucomannan,CMKGM)作为稳定剂用于豌豆蛋白分散液(pea protein dispersion,PPD)的稳定,揭示CMKGM在分子质量和取代度同时变化条件下对中性和酸性PPD的稳定效果和稳定机理。结果表明,不同分子参数CMKGM稳定的PPD所需的临界稳定剂添加量不同,CMKGM分子质量对体系稳定性的影响大于取代度;在中性条件下CMKGM的稳定作用主要源于对连续相的增黏,而在酸性条件下CMKGM的稳定作用不仅源于对连续相的增黏,更主要的是源于CMKGM与豌豆蛋白形成了静电复合物,通过静电斥力和空间位阻作用共同促进了PPD的稳定。 相似文献
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