11、高效卷积网络与短信邮件垃圾分类技术解析

高效卷积网络与短信邮件垃圾分类技术解析

1. 卷积网络滤波器剪枝方法

现代卷积神经网络（CNN）模型通常存在大量相似的滤波器，为了优化模型，提出了一种基于聚类的滤波器剪枝方法。该方法旨在去除卷积神经网络中的冗余特征。

1.1 剪枝效果

基于CIFAR - 10数据集和VGG - 16模型，此方法取得了显著的计算量（FLOP）减少，达到了54%。同时，能够将原始模型的大小裁剪和缩减94%，这使得该方法有助于构建高效的卷积网络，并可部署在资源受限的设备上。

1.2 优势与局限性

• 优势 ：基于冗余特征的剪枝有助于确定深度神经网络（DNN）的规模，并创造出紧凑而强大的新型卷积网络架构。该方法可以在保持模型准确性和重要特征的同时，减少并选择出最冗余的滤波器。
• 局限性 ：在更大的数据集（如ImageNet）上实施该方法，对计算能力和内存的资源需求较高。此外，确定算法中使用的最优阈值（∅）的过程非常耗时，因为它涉及大量的训练时间，并且该阈值可能会因使用的数据集而异。

2. 短信和电子邮件垃圾分类

随着互联网的发展，短信和电子邮件成为了流行的文本通信方式，但垃圾信息也随之增多，给用户带来了干扰和安全威胁。因此，利用机器学习算法对短信和电子邮件进行垃圾分类具有重要意义。

2.1 研究背景

每天通过互联网发送的数十亿条消息中，大部分是垃圾信息。这些垃圾信息不仅分散用户的注意力，还可能导致安全问题，如计算机病毒、钓鱼攻击等。为了解决这个问题，