什么是模型剪枝？
模型剪枝（Model Pruning）是通过移除神经网络中冗余或不重要的参数/连接，在不显著损失性能的前提下压缩模型规模。常用于NLP领域，如文本分类、序列标注等任务，帮助提升推理效率和部署灵活性。🎯
剪枝的核心目标
- 减小模型体积（如将参数量减少50%+）
- 降低计算成本（减少GPU内存占用）
- 保持模型性能（准确率下降<2%）
- 便于模型部署（适合移动端/边缘设备）
常见剪枝方法 📝
| 方法类型 | 特点 | 示例链接 |
|---|---|---|
| 按权重幅度 | 移除接近零的权重 | /resources/nlp-tutorials/pruning_methods |
| 按重要性 | 基于梯度/激活值判断 | - |
| 结构化剪枝 | 按层/通道移除参数 | - |
| 随机剪枝 | 随机删除部分连接 | - |
应用场景 🌐
- 移动端部署：如剪枝后的模型可运行在手机端
- 嵌入式设备：节省硬件资源
- 模型加速：减少推理时间
- 知识蒸馏：与蒸馏技术结合使用
注意事项 ⚠️
- 剪枝后需重新训练恢复性能
- 不同任务对剪枝敏感度不同
- 推荐与量化技术结合使用 🔧
- 避免过度剪枝导致信息丢失