Table 5 Comparison of accuracy under different sub-datasets
From: A statistical approach for neural network pruning with application to internet of things
Sub-dataset | Accuracy |
|---|---|
(a) Original model | |
D00 | 0.94385 |
D01 | 0.99277 |
D02 | 0.92292 |
D03 | 0.97400 |
D10 | 0.98923 |
D11 | 0.96615 |
D12 | 0.97908 |
D13 | 0.98846 |
D20 | 0.98031 |
D21 | 0.98308 |
D22 | 0.97077 |
D23 | 0.98892 |
D30 | 0.98600 |
D31 | 0.98092 |
D32 | 0.98877 |
D33 | 0.96462 |
Pruned model | |
D00 | 0.97846 |
D01 | 0.99323 |
D02 | 0.98800 |
D03 | 0.97246 |
D10 | 0.98785 |
D11 | 0.95077 |
D12 | 0.98554 |
D13 | 0.99031 |
D20 | 0.97477 |
D21 | 0.98600 |
D22 | 0.97000 |
D23 | 0.99031 |
D30 | 0.98923 |
D31 | 0.98062 |
D32 | 0.97754 |
D33 | 0.97615 |