神经网络剪枝是一种通过移除网络中不重要的连接来减小模型大小的技术，这不仅可以减少模型的参数数量，还能提高模型的运行效率。
剪枝方法概述
以下是一些常见的神经网络剪枝方法：
- 结构剪枝：直接移除网络中的连接。
- 权重剪枝：移除权重绝对值较小的连接。
- 基于梯度的剪枝：根据梯度的绝对值来决定是否移除连接。
剪枝步骤
- 选择剪枝方法：根据具体需求和模型特点选择合适的剪枝方法。
- 初始化剪枝率：设定一个初始的剪枝率，用于控制剪枝的程度。
- 训练模型：在剪枝过程中，需要继续训练模型，以保持其性能。
- 评估模型：评估剪枝后的模型性能，根据需要进行调整。
图片示例
神经网络剪枝示例
扩展阅读
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