一种神经网络模型剪枝后泛化能力的验证方法

摘要

针对神经网络模型在剪枝操作中Dropout率下调造成的过拟合问题,提出一种剪枝模型泛化能力的验证方法。研究人为遮挡数据集模拟图像范围的变化情况,分析不同Dropout值和剪枝比例对模型准确率的影响,进而得到剪枝操作后模型泛化能力变化的原因。在卷积神经网络模型lenet-5上进行实验,结果表明,剪枝模型泛化能力减弱是因为Dropout率下调和剪枝操作时参数量的变化。