【摘 要】
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准确并高效地识别青铜铭文在考古学、历史学、文字学等领域具有重要的意义。构建了公开的青铜铭文数据集,为后续研究提供了数据参考。同时在基于L1范数的卷积核剪枝基础上,提出了一种自动化模型剪枝策略,无需人为设置剪枝比例即可自动完成剪枝操作。实验结果表明,以LeNet网络为基础模型,剪枝后的参数量和FLOPS仅为原模型的30%和69%,准确率达到97.62%,所提方法适用于青铜铭文数据集。
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准确并高效地识别青铜铭文在考古学、历史学、文字学等领域具有重要的意义。构建了公开的青铜铭文数据集,为后续研究提供了数据参考。同时在基于L1范数的卷积核剪枝基础上,提出了一种自动化模型剪枝策略,无需人为设置剪枝比例即可自动完成剪枝操作。实验结果表明,以LeNet网络为基础模型,剪枝后的参数量和FLOPS仅为原模型的30%和69%,准确率达到97.62%,所提方法适用于青铜铭文数据集。
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