📌 剪枝技术分类

  1. 结构化剪枝

    • 深度压缩（Depth Compression）
    • 通道剪枝（Channel Pruning）
    • 层剪枝（Layer Pruning）
      模型剪枝

  2. 参数级剪枝

    • 权重剪枝（Weight Pruning）
    • 稀疏训练（Sparse Training）
    • 量化剪枝（Quantization Pruning）
      参数量分析

📊 成本分析维度

维度 评估指标 工具推荐
计算效率 FLOPs 模型计算分析工具
内存占用 参数量 PyTorch Profiler
推理延迟 延迟时间 TensorFlow Benchmark
模型精度 任务准确率 HuggingFace Evaluation

🔍 实际案例参考

  • BERT模型：剪枝后参数量减少60%，推理速度提升40%
  • Transformer-XL：采用动态剪枝策略，内存占用降低35%
  • GPT-2：通过量化剪枝实现部署成本优化
    剪枝效果对比

🧠 拓展阅读

📌 注意：剪枝成本需结合具体应用场景评估，建议优先使用模型评估工具进行实验验证