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LeNet是一种经典的深度神经网络架构，广泛应用于图像分类任务中。其核心结构包括输入层、多个卷积层、池化层以及全连接层。具体而言，LeNet的网络结构可表示为：
在本文中，我们使用了LeNet作为基础网络进行剪枝操作，目标是优化模型性能并减少模型复杂度。
为了实现模型优化，选择了prune库中的剪枝工具，该库支持多种剪枝方法。在本次实验中，我们采用以下参数设置：
parameters_to_prune = ( (model.conv1, 'weight'), (model.conv2, 'weight'), (model.conv4, 'weight'), (model.fc, 'weight'),)prune.global_unstructured( parameters_to_prune, pruning_method=prune.L1Unstructured, amount=0.2,)
通过指定的参数集合和剪枝策略，我们选择了L1-unstructured pruning方法，剪枝幅度为20%。这种剪枝方法针对权重重要性进行排序，按照最小的绝对值依次剪减权重，从而降低模型复杂度，同时尽量保持模型性能。
模型复杂度减少
剪枝操作针对网络中的关键权重层进行了剪切。在LeNet中，我们保留了以下层的所有权重：通过剪切其他可选权重层，我们成功将原始模型从16万个参数减少到约12.8万个参数。
模型性能保持
在剪枝过程中，我们采用L1范数损失函数来衡量权重重要性，尽可能保留对分类任务有贡献的关键权重。经过剪枝和重新训练，模型性能表现出仅需稍微调整即可达到与未剪枝模型相当的分类准确率。本文通过对LeNet进行L1-unstructured pruning剪枝，充分利用了prune库的强大功能，成功实现了模型优化。这种方法不仅有效地减少了模型复杂度，还通过智能化的剪枝策略保留了重要的网络参数，确保了模型性能的稳定性。这种剪枝技术在当前深度学习任务中具有广泛的应用前景，可为模型优化提供有效的解决方案。
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