经典卷积模型回顾24—利用模型剪枝对DenseNet201进行处理，并实现图像分类（matlab）
模型剪枝是指在训练深度学习模型时将某些不重要的部分剪掉，以实现更快速、更高效的模型精度。
可以使用Matlab的神经网络模型剪枝工具box来对densenet201模型进行剪枝处理，它提供了一个强大的框架来实现神经网络剪枝，并且可以对定制的模型进行处理。基本上，剪枝步骤如下：
（1）在Matlab中加载densenet201模型；
（2）使用pruneNetwork函数将densenet201模型转换为紧凑形式；
（3）通过trainNetwork函数训练densenet201模型，指定 checkpointInterval 和 validationFrequency参数；
（4）使用analyzeLearnableLayers函数来分析学习层的重要性；
（5）使用reducelearnablelayers函数对densenet201模型进行剪枝，可以指定保留哪些重要的学习层；
（6）使用finetuneNetwork函数对剪枝后的模型进行微调，使之更加紧凑而有效。
示例如下：
%% Step 1: 加载Densenet 201 模型
%加载预先训练过的densenet201模型，以及imagenet 数据库中的1000个分类。
net = densenet201;
%% Step 2: 测试模型性能
%使用imagenet 数据库对densenet201模型进行测试，计算其识别精度。
[YPred,scores] = classify(net,imdsValidation);
accuracy = mean(YPred == imdsValidation.Labels);
fprintf('The accuracy of the network is %.2f \n', accuracy);
%% Step 3: 剪枝
%根据实验情况，可以采取剪枝模型，减少参数量，减少模型复杂度，压缩模型大小，提升模型效率 。
pruneRate = 0.6;
netPruned = pruneNetwork(net,rate);
%% Step 4:对剪枝后的模型再测试
%对剪枝后的模型进行测试，以查看其准确率。
[YPred,scores] = classify(netPruned,imdsValidation);
accuracy = mean(YPred == imdsValidation.Labels);
fprintf('The accuracy of the pruned network is %.2f \n', accuracy);
%% Step 5:部署模型
%将剪枝后的模型部署，以实现实时图像分类
deployedNet = deploy(netPruned);