神经网络剪枝实验结果数据集_Neural_Network_Pruning_Experiment_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：神经网络, 模型压缩, 剪枝, 深度学习, 计算机视觉, 实验分析, 模型评估, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自神经网络剪枝实验的结构化数据，记录了对Wide Residual Network (WRN)模型在CIFAR-100数据集上进行剪枝实验的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为实验运行期间的快照数据。
地理范围：实验在CIFAR-100数据集上进行，该数据集涵盖全球范围内的图像数据。
数据维度：数据集主要包含两个CSV文件，分别记录了剪枝过程中的关键指标，包括剪枝前后剩余参数比例、验证集准确率、剪枝准确率、剪枝阈值以及可能存在的剪枝问题。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和可视化。文件名为wrn_c100_0.125_flops_ratio_pruned.csv 和 wrn_c100_0.125_flops_ratio_c100_finetuned.csv。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于深度学习模型压缩、神经网络剪枝方法的研究，以及对不同剪枝策略的性能评估分析。
行业应用：可为人工智能领域提供模型优化方面的参考，有助于提升模型在边缘设备上的部署效率。
决策支持：支持模型压缩方案的决策，帮助研究人员和工程师选择合适的剪枝策略。
教育和培训：作为深度学习课程的实践案例，帮助学生理解模型压缩的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索剪枝对模型性能的影响，分析不同剪枝策略的效果，并为神经网络的优化提供数据支持。
