基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类

摘要： VGGNet能提供高精度的火星图像分类，但需消耗大量内存资源。鉴于器载计算机内存资源有限，为解决这一矛盾，本文提出了基于迭代剪枝VGGNet的火星图像分类方法。首先，采用迁移学习训练网络的连通性，以便评估神经元的重要性；其次，通过迭代剪枝方法修剪不重要的神经元，以便将全连接层的参数量和内存占用量减少；最后，采用K-means++聚类实现权重参数的量化，利用霍夫曼编码压缩迭代剪枝...