卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像分类。为了使CNN适合在资源有限的系统（如FPGA）上实现，剪枝是一种降低复杂度的流行技术。本文以VGG16为例，评估了剪枝后的CNN对FPGA加速器权重和配置内存错误的鲁棒性，并考虑了两种流行的剪枝方法（基于幅度和过滤器剪枝）。特别地，基于故障注入实验测试了原始VGG16和具有不同剪枝率的VGG16的精度损失，结果表明两种剪枝方法对权重和配置内存的错误影响不同。对于权重错误，使用两种方法剪枝的网络在剪枝率较高的情况下表现出更高的可靠性，但使用过滤器剪枝的网络可靠性相对较低。对于配置内存错误，大约30%的配置位上的错误会影响CNN操作，其中只有14%会导致显着的精度损失。但相同关键比特位对于两种剪枝方法的影响是不同的，采用基于量级方法剪枝后的网络可靠性低于原始VGG16，而采用过滤器剪枝后的网络可靠性高于原始VGG16。从CNN加速器的结构和两种剪枝方法的性质出发，解释了这种不同的影响，并评估了基于量级方法量化对CNN可靠性的影响。