使用设备: cpu

=== 加载数据 ===

=== 准备基线模型 ===
加载预训练模型: vgg16_cifar10.pth

基线模型准确率: 84.84%
参数数量: 15,253,578 (15.25M)
可训练参数: 15,253,578 (15.25M)
FLOPs: 313,725,952 (313.73M)

============================================================
剪枝对比实验
============================================================


============================================================
保留比例: 90% (剪枝率: 10%)
============================================================

--- 权重剪枝 ---

=== 权重剪枝（目标保留比例: 90.0%）===
  features.0: 57/64 通道
  features.3: 57/64 通道
  features.7: 115/128 通道
  features.10: 115/128 通道
  features.14: 230/256 通道
  features.17: 230/256 通道
  features.20: 230/256 通道
  features.24: 460/512 通道
  features.27: 460/512 通道
  features.30: 460/512 通道
  features.34: 460/512 通道
  features.37: 460/512 通道
  features.40: 460/512 通道
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→57 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→57 输入, 64→57 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→57 输入, 128→115 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→115 输入, 128→115 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→115 输入, 256→230 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→230 输入, 256→230 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→230 输入, 256→230 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→230 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    调整 classifier.0: 512→460 输入
准确率: 74.15% (下降: 10.69%)

--- 曲率感知剪枝 ---

=== 曲率感知剪枝（目标保留比例: 90.0%）===
计算Hessian迹...
  层 features.0: 64通道, 有效维度≈40, 密度=0.625
  层 features.3: 64通道, 有效维度≈55, 密度=0.859
  层 features.7: 128通道, 有效维度≈110, 密度=0.859
  层 features.10: 128通道, 有效维度≈112, 密度=0.875
  层 features.14: 256通道, 有效维度≈219, 密度=0.855
  层 features.17: 256通道, 有效维度≈217, 密度=0.848
  层 features.20: 256通道, 有效维度≈216, 密度=0.844
  层 features.24: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.27: 512通道, 有效维度≈428, 密度=0.836
  层 features.30: 512通道, 有效维度≈423, 密度=0.826
  层 features.34: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.37: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.40: 512通道, 有效维度≈421, 密度=0.822

总通道数: 4224, 目标保留: 3801
  features.0: 43/64 (密度=0.625, 保留比例=67.2%)
  features.3: 59/64 (密度=0.859, 保留比例=92.2%)
  features.7: 119/128 (密度=0.859, 保留比例=93.0%)
  features.10: 121/128 (密度=0.875, 保留比例=94.5%)
  features.14: 238/256 (密度=0.855, 保留比例=93.0%)
  features.17: 235/256 (密度=0.848, 保留比例=91.8%)
  features.20: 234/256 (密度=0.844, 保留比例=91.4%)
  features.24: 466/512 (密度=0.838, 保留比例=91.0%)
  features.27: 465/512 (密度=0.836, 保留比例=90.8%)
  features.30: 459/512 (密度=0.826, 保留比例=89.6%)
  features.34: 466/512 (密度=0.838, 保留比例=91.0%)
  features.37: 466/512 (密度=0.838, 保留比例=91.0%)
  features.40: 457/512 (密度=0.822, 保留比例=89.3%)

实际分配总通道数: 3828 (目标: 3801)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→43 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→43 输入, 64→59 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→59 输入, 128→119 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→119 输入, 128→121 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→121 输入, 256→238 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→238 输入, 256→235 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→235 输入, 256→234 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→234 输入, 512→466 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→466 输入, 512→465 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→465 输入, 512→459 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→459 输入, 512→466 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→466 输入, 512→466 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→466 输入, 512→457 输出
    调整 classifier.0: 512→457 输入
准确率: 77.09% (下降: 7.75%)

--- 随机剪枝 ---

=== 随机剪枝（目标保留比例: 90.0%）===
  features.0: 57/64 通道 (随机)
  features.3: 57/64 通道 (随机)
  features.7: 115/128 通道 (随机)
  features.10: 115/128 通道 (随机)
  features.14: 230/256 通道 (随机)
  features.17: 230/256 通道 (随机)
  features.20: 230/256 通道 (随机)
  features.24: 460/512 通道 (随机)
  features.27: 460/512 通道 (随机)
  features.30: 460/512 通道 (随机)
  features.34: 460/512 通道 (随机)
  features.37: 460/512 通道 (随机)
  features.40: 460/512 通道 (随机)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→57 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→57 输入, 64→57 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→57 输入, 128→115 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→115 输入, 128→115 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→115 输入, 256→230 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→230 输入, 256→230 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→230 输入, 256→230 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→230 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→460 输入, 512→460 输出
    调整 classifier.0: 512→460 输入
准确率: 62.77% (下降: 22.07%)

--- 对比 ---
曲率 vs 权重: +2.94%
曲率 vs 随机: +14.32%


============================================================
保留比例: 70% (剪枝率: 30%)
============================================================

--- 权重剪枝 ---

=== 权重剪枝（目标保留比例: 70.0%）===
  features.0: 44/64 通道
  features.3: 44/64 通道
  features.7: 89/128 通道
  features.10: 89/128 通道
  features.14: 179/256 通道
  features.17: 179/256 通道
  features.20: 179/256 通道
  features.24: 358/512 通道
  features.27: 358/512 通道
  features.30: 358/512 通道
  features.34: 358/512 通道
  features.37: 358/512 通道
  features.40: 358/512 通道
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→44 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→44 输入, 64→44 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→44 输入, 128→89 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→89 输入, 128→89 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→89 输入, 256→179 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→179 输入, 256→179 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→179 输入, 256→179 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→179 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    调整 classifier.0: 512→358 输入
准确率: 38.45% (下降: 46.39%)

--- 曲率感知剪枝 ---

=== 曲率感知剪枝（目标保留比例: 70.0%）===
计算Hessian迹...
  层 features.0: 64通道, 有效维度≈40, 密度=0.625
  层 features.3: 64通道, 有效维度≈55, 密度=0.859
  层 features.7: 128通道, 有效维度≈110, 密度=0.859
  层 features.10: 128通道, 有效维度≈112, 密度=0.875
  层 features.14: 256通道, 有效维度≈219, 密度=0.855
  层 features.17: 256通道, 有效维度≈217, 密度=0.848
  层 features.20: 256通道, 有效维度≈216, 密度=0.844
  层 features.24: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.27: 512通道, 有效维度≈428, 密度=0.836
  层 features.30: 512通道, 有效维度≈423, 密度=0.826
  层 features.34: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.37: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.40: 512通道, 有效维度≈421, 密度=0.822

总通道数: 4224, 目标保留: 2956
  features.0: 33/64 (密度=0.625, 保留比例=51.6%)
  features.3: 46/64 (密度=0.859, 保留比例=71.9%)
  features.7: 92/128 (密度=0.859, 保留比例=71.9%)
  features.10: 94/128 (密度=0.875, 保留比例=73.4%)
  features.14: 185/256 (密度=0.855, 保留比例=72.3%)
  features.17: 183/256 (密度=0.848, 保留比例=71.5%)
  features.20: 182/256 (密度=0.844, 保留比例=71.1%)
  features.24: 362/512 (密度=0.838, 保留比例=70.7%)
  features.27: 361/512 (密度=0.836, 保留比例=70.5%)
  features.30: 357/512 (密度=0.826, 保留比例=69.7%)
  features.34: 362/512 (密度=0.838, 保留比例=70.7%)
  features.37: 362/512 (密度=0.838, 保留比例=70.7%)
  features.40: 355/512 (密度=0.822, 保留比例=69.3%)

实际分配总通道数: 2974 (目标: 2956)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→33 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→33 输入, 64→46 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→46 输入, 128→92 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→92 输入, 128→94 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→94 输入, 256→185 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→185 输入, 256→183 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→183 输入, 256→182 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→182 输入, 512→362 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→362 输入, 512→361 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→361 输入, 512→357 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→357 输入, 512→362 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→362 输入, 512→362 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→362 输入, 512→355 输出
    调整 classifier.0: 512→355 输入
准确率: 42.42% (下降: 42.42%)

--- 随机剪枝 ---

=== 随机剪枝（目标保留比例: 70.0%）===
  features.0: 44/64 通道 (随机)
  features.3: 44/64 通道 (随机)
  features.7: 89/128 通道 (随机)
  features.10: 89/128 通道 (随机)
  features.14: 179/256 通道 (随机)
  features.17: 179/256 通道 (随机)
  features.20: 179/256 通道 (随机)
  features.24: 358/512 通道 (随机)
  features.27: 358/512 通道 (随机)
  features.30: 358/512 通道 (随机)
  features.34: 358/512 通道 (随机)
  features.37: 358/512 通道 (随机)
  features.40: 358/512 通道 (随机)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→44 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→44 输入, 64→44 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→44 输入, 128→89 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→89 输入, 128→89 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→89 输入, 256→179 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→179 输入, 256→179 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→179 输入, 256→179 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→179 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→358 输入, 512→358 输出
    调整 classifier.0: 512→358 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 对比 ---
曲率 vs 权重: +3.97%
曲率 vs 随机: +32.42%


============================================================
保留比例: 50% (剪枝率: 50%)
============================================================

--- 权重剪枝 ---

=== 权重剪枝（目标保留比例: 50.0%）===
  features.0: 32/64 通道
  features.3: 32/64 通道
  features.7: 64/128 通道
  features.10: 64/128 通道
  features.14: 128/256 通道
  features.17: 128/256 通道
  features.20: 128/256 通道
  features.24: 256/512 通道
  features.27: 256/512 通道
  features.30: 256/512 通道
  features.34: 256/512 通道
  features.37: 256/512 通道
  features.40: 256/512 通道
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→32 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→32 输入, 64→32 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→32 输入, 128→64 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→64 输入, 128→64 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→64 输入, 256→128 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→128 输入, 256→128 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→128 输入, 256→128 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→128 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    调整 classifier.0: 512→256 输入
准确率: 10.70% (下降: 74.14%)

--- 曲率感知剪枝 ---

=== 曲率感知剪枝（目标保留比例: 50.0%）===
计算Hessian迹...
  层 features.0: 64通道, 有效维度≈40, 密度=0.625
  层 features.3: 64通道, 有效维度≈55, 密度=0.859
  层 features.7: 128通道, 有效维度≈110, 密度=0.859
  层 features.10: 128通道, 有效维度≈112, 密度=0.875
  层 features.14: 256通道, 有效维度≈219, 密度=0.855
  层 features.17: 256通道, 有效维度≈217, 密度=0.848
  层 features.20: 256通道, 有效维度≈216, 密度=0.844
  层 features.24: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.27: 512通道, 有效维度≈428, 密度=0.836
  层 features.30: 512通道, 有效维度≈423, 密度=0.826
  层 features.34: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.37: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.40: 512通道, 有效维度≈421, 密度=0.822

总通道数: 4224, 目标保留: 2112
  features.0: 24/64 (密度=0.625, 保留比例=37.5%)
  features.3: 33/64 (密度=0.859, 保留比例=51.6%)
  features.7: 66/128 (密度=0.859, 保留比例=51.6%)
  features.10: 67/128 (密度=0.875, 保留比例=52.3%)
  features.14: 132/256 (密度=0.855, 保留比例=51.6%)
  features.17: 131/256 (密度=0.848, 保留比例=51.2%)
  features.20: 130/256 (密度=0.844, 保留比例=50.8%)
  features.24: 259/512 (密度=0.838, 保留比例=50.6%)
  features.27: 258/512 (密度=0.836, 保留比例=50.4%)
  features.30: 255/512 (密度=0.826, 保留比例=49.8%)
  features.34: 259/512 (密度=0.838, 保留比例=50.6%)
  features.37: 259/512 (密度=0.838, 保留比例=50.6%)
  features.40: 254/512 (密度=0.822, 保留比例=49.6%)

实际分配总通道数: 2127 (目标: 2112)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→24 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→24 输入, 64→33 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→33 输入, 128→66 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→66 输入, 128→67 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→67 输入, 256→132 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→132 输入, 256→131 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→131 输入, 256→130 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→130 输入, 512→259 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→259 输入, 512→258 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→258 输入, 512→255 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→255 输入, 512→259 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→259 输入, 512→259 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→259 输入, 512→254 输出
    调整 classifier.0: 512→254 输入
准确率: 10.98% (下降: 73.86%)

--- 随机剪枝 ---

=== 随机剪枝（目标保留比例: 50.0%）===
  features.0: 32/64 通道 (随机)
  features.3: 32/64 通道 (随机)
  features.7: 64/128 通道 (随机)
  features.10: 64/128 通道 (随机)
  features.14: 128/256 通道 (随机)
  features.17: 128/256 通道 (随机)
  features.20: 128/256 通道 (随机)
  features.24: 256/512 通道 (随机)
  features.27: 256/512 通道 (随机)
  features.30: 256/512 通道 (随机)
  features.34: 256/512 通道 (随机)
  features.37: 256/512 通道 (随机)
  features.40: 256/512 通道 (随机)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→32 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→32 输入, 64→32 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→32 输入, 128→64 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→64 输入, 128→64 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→64 输入, 256→128 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→128 输入, 256→128 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→128 输入, 256→128 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→128 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→256 输入, 512→256 输出
    调整 classifier.0: 512→256 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 对比 ---
曲率 vs 权重: +0.28%
曲率 vs 随机: +0.98%


============================================================
保留比例: 30% (剪枝率: 70%)
============================================================

--- 权重剪枝 ---

=== 权重剪枝（目标保留比例: 30.0%）===
  features.0: 19/64 通道
  features.3: 19/64 通道
  features.7: 38/128 通道
  features.10: 38/128 通道
  features.14: 76/256 通道
  features.17: 76/256 通道
  features.20: 76/256 通道
  features.24: 153/512 通道
  features.27: 153/512 通道
  features.30: 153/512 通道
  features.34: 153/512 通道
  features.37: 153/512 通道
  features.40: 153/512 通道
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→19 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→19 输入, 64→19 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→19 输入, 128→38 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→38 输入, 128→38 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→38 输入, 256→76 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→76 输入, 256→76 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→76 输入, 256→76 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→76 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    调整 classifier.0: 512→153 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 曲率感知剪枝 ---

=== 曲率感知剪枝（目标保留比例: 30.0%）===
计算Hessian迹...
  层 features.0: 64通道, 有效维度≈40, 密度=0.625
  层 features.3: 64通道, 有效维度≈55, 密度=0.859
  层 features.7: 128通道, 有效维度≈110, 密度=0.859
  层 features.10: 128通道, 有效维度≈112, 密度=0.875
  层 features.14: 256通道, 有效维度≈219, 密度=0.855
  层 features.17: 256通道, 有效维度≈217, 密度=0.848
  层 features.20: 256通道, 有效维度≈216, 密度=0.844
  层 features.24: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.27: 512通道, 有效维度≈428, 密度=0.836
  层 features.30: 512通道, 有效维度≈423, 密度=0.826
  层 features.34: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.37: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.40: 512通道, 有效维度≈421, 密度=0.822

总通道数: 4224, 目标保留: 1267
  features.0: 14/64 (密度=0.625, 保留比例=21.9%)
  features.3: 19/64 (密度=0.859, 保留比例=29.7%)
  features.7: 39/128 (密度=0.859, 保留比例=30.5%)
  features.10: 40/128 (密度=0.875, 保留比例=31.2%)
  features.14: 79/256 (密度=0.855, 保留比例=30.9%)
  features.17: 78/256 (密度=0.848, 保留比例=30.5%)
  features.20: 78/256 (密度=0.844, 保留比例=30.5%)
  features.24: 155/512 (密度=0.838, 保留比例=30.3%)
  features.27: 155/512 (密度=0.836, 保留比例=30.3%)
  features.30: 153/512 (密度=0.826, 保留比例=29.9%)
  features.34: 155/512 (密度=0.838, 保留比例=30.3%)
  features.37: 155/512 (密度=0.838, 保留比例=30.3%)
  features.40: 152/512 (密度=0.822, 保留比例=29.7%)

实际分配总通道数: 1272 (目标: 1267)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→14 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→14 输入, 64→19 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→19 输入, 128→39 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→39 输入, 128→40 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→40 输入, 256→79 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→79 输入, 256→78 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→78 输入, 256→78 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→78 输入, 512→155 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→155 输入, 512→155 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→155 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→153 输入, 512→155 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→155 输入, 512→155 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→155 输入, 512→152 输出
    调整 classifier.0: 512→152 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 随机剪枝 ---

=== 随机剪枝（目标保留比例: 30.0%）===
  features.0: 19/64 通道 (随机)
  features.3: 19/64 通道 (随机)
  features.7: 38/128 通道 (随机)
  features.10: 38/128 通道 (随机)
  features.14: 76/256 通道 (随机)
  features.17: 76/256 通道 (随机)
  features.20: 76/256 通道 (随机)
  features.24: 153/512 通道 (随机)
  features.27: 153/512 通道 (随机)
  features.30: 153/512 通道 (随机)
  features.34: 153/512 通道 (随机)
  features.37: 153/512 通道 (随机)
  features.40: 153/512 通道 (随机)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→19 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→19 输入, 64→19 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→19 输入, 128→38 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→38 输入, 128→38 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→38 输入, 256→76 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→76 输入, 256→76 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→76 输入, 256→76 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→76 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→153 输入, 512→153 输出
    调整 classifier.0: 512→153 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 对比 ---
曲率 vs 权重: +0.00%
曲率 vs 随机: +0.00%


============================================================
保留比例: 10% (剪枝率: 90%)
============================================================

--- 权重剪枝 ---

=== 权重剪枝（目标保留比例: 10.0%）===
  features.0: 8/64 通道
  features.3: 8/64 通道
  features.7: 12/128 通道
  features.10: 12/128 通道
  features.14: 25/256 通道
  features.17: 25/256 通道
  features.20: 25/256 通道
  features.24: 51/512 通道
  features.27: 51/512 通道
  features.30: 51/512 通道
  features.34: 51/512 通道
  features.37: 51/512 通道
  features.40: 51/512 通道
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→8 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→8 输入, 64→8 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→8 输入, 128→12 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→12 输入, 128→12 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→12 输入, 256→25 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→25 输入, 256→25 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→25 输入, 256→25 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→25 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    调整 classifier.0: 512→51 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 曲率感知剪枝 ---

=== 曲率感知剪枝（目标保留比例: 10.0%）===
计算Hessian迹...
  层 features.0: 64通道, 有效维度≈40, 密度=0.625
  层 features.3: 64通道, 有效维度≈55, 密度=0.859
  层 features.7: 128通道, 有效维度≈110, 密度=0.859
  层 features.10: 128通道, 有效维度≈112, 密度=0.875
  层 features.14: 256通道, 有效维度≈219, 密度=0.855
  层 features.17: 256通道, 有效维度≈217, 密度=0.848
  层 features.20: 256通道, 有效维度≈216, 密度=0.844
  层 features.24: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.27: 512通道, 有效维度≈428, 密度=0.836
  层 features.30: 512通道, 有效维度≈423, 密度=0.826
  层 features.34: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.37: 512通道, 有效维度≈429, 密度=0.838
  层 features.40: 512通道, 有效维度≈421, 密度=0.822

总通道数: 4224, 目标保留: 422
  features.0: 8/64 (密度=0.625, 保留比例=12.5%)
  features.3: 8/64 (密度=0.859, 保留比例=12.5%)
  features.7: 13/128 (密度=0.859, 保留比例=10.2%)
  features.10: 13/128 (密度=0.875, 保留比例=10.2%)
  features.14: 26/256 (密度=0.855, 保留比例=10.2%)
  features.17: 26/256 (密度=0.848, 保留比例=10.2%)
  features.20: 26/256 (密度=0.844, 保留比例=10.2%)
  features.24: 51/512 (密度=0.838, 保留比例=10.0%)
  features.27: 51/512 (密度=0.836, 保留比例=10.0%)
  features.30: 51/512 (密度=0.826, 保留比例=10.0%)
  features.34: 51/512 (密度=0.838, 保留比例=10.0%)
  features.37: 51/512 (密度=0.838, 保留比例=10.0%)
  features.40: 50/512 (密度=0.822, 保留比例=9.8%)

实际分配总通道数: 425 (目标: 422)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→8 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→8 输入, 64→8 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→8 输入, 128→13 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→13 输入, 128→13 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→13 输入, 256→26 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→26 输入, 256→26 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→26 输入, 256→26 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→26 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→51 输入, 512→50 输出
    调整 classifier.0: 512→50 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 随机剪枝 ---

=== 随机剪枝（目标保留比例: 10.0%）===
  features.0: 8/64 通道 (随机)
  features.3: 8/64 通道 (随机)
  features.7: 12/128 通道 (随机)
  features.10: 12/128 通道 (随机)
  features.14: 25/256 通道 (随机)
  features.17: 25/256 通道 (随机)
  features.20: 25/256 通道 (随机)
  features.24: 51/512 通道 (随机)
  features.27: 51/512 通道 (随机)
  features.30: 51/512 通道 (随机)
  features.34: 51/512 通道 (随机)
  features.37: 51/512 通道 (随机)
  features.40: 51/512 通道 (随机)
    剪枝 features.0 + BN: 3→3 输入, 64→8 输出
    剪枝 features.3 + BN: 64→8 输入, 64→8 输出
    剪枝 features.7 + BN: 64→8 输入, 128→12 输出
    剪枝 features.10 + BN: 128→12 输入, 128→12 输出
    剪枝 features.14 + BN: 128→12 输入, 256→25 输出
    剪枝 features.17 + BN: 256→25 输入, 256→25 输出
    剪枝 features.20 + BN: 256→25 输入, 256→25 输出
    剪枝 features.24 + BN: 256→25 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.27 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.30 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.34 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.37 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    剪枝 features.40 + BN: 512→51 输入, 512→51 输出
    调整 classifier.0: 512→51 输入
准确率: 10.00% (下降: 74.84%)

--- 对比 ---
曲率 vs 权重: +0.00%
曲率 vs 随机: +0.00%


============================================================
结果汇总
============================================================
保留比例         权重剪枝         曲率剪枝         随机剪枝         曲率提升        
------------------------------------------------------------
90%          74.15        77.09        62.77        +2.94       
70%          38.45        42.42        10.00        +3.97       
50%          10.70        10.98        10.00        +0.28       
30%          10.00        10.00        10.00        +0.00       
10%          10.00        10.00        10.00        +0.00       

基线准确率: 84.84%

结论：如果曲率剪枝准确率始终高于权重剪枝和随机剪枝，
     则验证了曲率-信息对偶性的核心假设。

结果已保存到 pruning_results.npy