22、植物叶片疾病诊断与阿姆哈拉手写文档识别的深度学习技术探索

植物叶片疾病诊断与阿姆哈拉手写文档识别的深度学习技术探索

植物叶片疾病诊断CNN压缩技术

在植物叶片疾病诊断中，卷积神经网络（CNN）的压缩是提高模型效率和适用性的关键。

首先介绍了一种关于稀疏度的计算公式：
[pt = p_f + \left( p_i - p_f \right) \left( 1 - \frac{s - s_0}{n\Delta s} \right)]
其中，(s \in {s_0, s_0 + \Delta s, \cdots, s_0 + n\Delta s})。

接着重点介绍了权重聚类（Weight Clustering）方法，该方法通过减少表示每个权重所需的位数来压缩CNN。具体操作步骤如下：
1. 确定有效权重数量：让众多连接共享相同的权重，并微调这些共享权重。
2. 采用K - means聚类：对训练好的网络的每一层识别共享或相互的权重，使得同一聚类中的每个权重具有相同的值。
3. 线性质心初始化：用于提高聚类质量。
4. 反向传播计算梯度：计算每个共享权重的梯度，并用于更新共享权重。
将(i)个原始权重((W_i))划分为(k(16))个聚类(C = {c_1, c_2, \cdots, c_k})，以最小化类内平方和（WCSS），公式如下：
[\arg \min(C) \sum_{i = 1}^{k} \sum_{W \in c_i} |W - c_i|^2]

在实验结果方面，使用了18,164张13类的图像，其中每类的16,348张图像用于训练模型，每类的1816张图像用于测试准确性。剪枝的初始稀疏度为0.5，最终稀疏度为0.8，权重聚类的聚类数为16