도 6 은 몇몇 의 실시 예 들 에 따른 프루 닝 및 재훈련 후 의 다양 한 신경망 들 의 결과 들 을 포함 하 는 차트 이 다 . 특히 , 가중치 파라미터 들 의 크기 의 변화 , top - 1 정확도 , 및 top - 5 정확도 가 다양 한 신경망 들 및 이러 한 네트워크 들 의 프루 닝 된 버전 들 과 관련 하 여 설명 된다 . 여기 , AlecNet , VGG 16 , SqueezeNet , GoogLeNet , 그리고 AlexNet 와 VGG 16 의 프루 닝 된 버전 들 이 나열 되 어 있 다 . 특히 프루 닝 된 GoogLeNet 항목 들 은 본 명세서 에서 설명 된 바 와 같이 프루 닝 된 GoogLeNet 을 위한 훈련 및 추론 네트워크 들 을 보여준다 . 설명 된 바 와 같이 , 본 명세서 에서 설명 된 바 와 같이 프루 닝 된 GoogLeNet 은 더 높 은 정확도 를 전달 할 수 있 는 신경망 에 대한 가중치 파라미터 들 의 가장 작 은 크기 를 갖 는다 . 특히 , 프루 닝 된 훈련 및 추론 신경망 들 은 둘 다 모두 가장 작 은 크기 의 가중치 파라미터 들 로 89 % 가 넘 는 top - 5 정확도 를 달성 할 수 있 다 .