Exploiting the Relationship between Pruning Ratio and Compression Effect for Neural Network Model Based on TensorFlow
المؤلفون المشاركون
Zhang, Yiwen
Liu, Bo
Wu, Qilin
Cao, Qian
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-04-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Pruning is a method of compressing the size of a neural network model, which affects the accuracy and computing time when the model makes a prediction.
In this paper, the hypothesis that the pruning proportion is positively correlated with the compression scale of the model but not with the prediction accuracy and calculation time is put forward.
For testing the hypothesis, a group of experiments are designed, and MNIST is used as the data set to train a neural network model based on TensorFlow.
Based on this model, pruning experiments are carried out to investigate the relationship between pruning proportion and compression effect.
For comparison, six different pruning proportions are set, and the experimental results confirm the above hypothesis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Bo& Wu, Qilin& Zhang, Yiwen& Cao, Qian. 2020. Exploiting the Relationship between Pruning Ratio and Compression Effect for Neural Network Model Based on TensorFlow. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208441
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Bo…[et al.]. Exploiting the Relationship between Pruning Ratio and Compression Effect for Neural Network Model Based on TensorFlow. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208441
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Bo& Wu, Qilin& Zhang, Yiwen& Cao, Qian. Exploiting the Relationship between Pruning Ratio and Compression Effect for Neural Network Model Based on TensorFlow. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208441
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208441
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر