模型剪枝是深度学习模型优化的重要技术，旨在通过减少模型参数量和计算量来提升推理效率，同时尽量保持模型性能。以下为关键知识点：
1. 剪枝原理
通过移除冗余的神经元、权重或通道，降低模型复杂度
- 权重剪枝：移除绝对值较小的权重（如
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/权重剪枝_示意图/" alt="权重剪枝_示意图"/>） - 通道剪枝：删除对任务贡献较小的特征通道（如
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/通道剪枝_对比/" alt="通道剪枝_对比"/>） - 神经元剪枝：直接移除全连接层中无用的神经元
2. 常见方法
| 方法类型 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 随机剪枝 | 实现简单 | 性能下降明显 |
| 结构化剪枝 | 适合部署 | 可能损失模型表达能力 |
| 动态剪梢 | 适应输入变化 | 实现复杂度高 |
3. 应用场景
- 移动端部署（如
<img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/模型剪枝_移动端/" alt="模型剪枝_移动端"/>） - 边缘计算设备优化
- 模型压缩与加速
4. 扩展阅读
如需深入了解模型压缩技术，可查看：
模型优化进阶教程