基于L1范数、NS及MRTS剪枝算法的VGG16模型压缩与NIST测试报告

基于L1范数、NS及MRTS剪枝算法的VGG16模型压缩与NIST测试报告

摘要

本报告旨在基于指定论文实现三种经典剪枝算法（L1范数剪枝、NS剪枝、MRTS剪枝），对VGG16卷积神经网络进行模型压缩，并在NIST手写数字数据集上进行测试。首先详细阐述三种剪枝算法的原理，然后给出完整的Python实现代码，包括模型定义、剪枝函数、微调训练和测试评估。通过实验对比剪枝前后模型的参数量、计算量及准确率，验证剪枝方法的有效性。同时，针对实现过程中可能遇到的常见错误（如维度不匹配、BN层剪枝后的通道对齐问题）进行了排查与修复说明。本报告字数超过6000字，包含详细的代码注释和实验分析，可作为技术汇报文档使用。

1. 引言

随着深度学习模型规模的不断增大，模型在资源受限设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临巨大挑战。模型剪枝作为一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余的神经元、卷积核或通道，能够在不显著降低模型精度的前提下，大幅减少模型参数量和计算量。本报告选取三种具有代表性的剪枝算法：

• L1范数剪枝（基于论文Pruning Filters for Efficient ConvNets，Li et al., ICLR 2017）
• NS剪枝（Network Slimming）（基于论文Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming