模型剪枝是优化移动端部署模型的重要技术，通过移除冗余参数降低模型体积和计算量。以下是关键要点👇
📌 剪枝原理
剪枝通过以下方式优化模型：
- 移除权重值接近零的神经元（稀疏剪枝）
- 删除整个卷积层或通道（结构化剪枝）
- 保留网络结构但减少参数精度（量化不属于剪枝范畴）
⚠️ 剪枝后需重新训练模型以恢复性能，建议在模型量化指南中同步优化
🧠 剪枝类型对比
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 稀疏剪枝 | 保留网络结构，仅移除部分参数 | 轻量级推理需求 |
| 结构化剪枝 | 删除整层或通道 | 适合固定结构模型 |
| 动态剪枝 | 按需保留关键参数 | 需要实时性能监控 |
🛠 实现步骤
- 训练模型：使用模型剪枝工具进行训练
- 剪枝操作：通过
tensorflow.lite.prune模块执行剪枝 - 转换优化：在转换为TFLite格式时启用剪枝支持
- 部署测试：验证剪枝后模型的推理速度与精度
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📈 效果评估
- 体积减少：可降低30%-80%模型大小
- 推理加速：计算量减少可带来15%-50%性能提升
- 精度保持：需通过实验确定最佳剪枝比例
🚫 常见误区
❌ 不要过度剪枝导致：
- 模型精度下降超过可接受范围
- 忽略量化等其他优化手段
- 在转换阶段未正确配置剪枝参数
🔗 深入学习可参考：模型优化最佳实践