模型剪枝是优化 TensorFlow Lite 模型性能和大小的关键技术，通过移除冗余权重或神经元，使模型更轻量、更高效。以下是核心内容：
一、剪枝原理简述
模型剪枝通过以下方式减少计算量：
- 权重剪枝：移除低重要性的权重值（🎯）
- 神经元剪枝：删除对输出贡献较小的神经元（🤖）
- 通道剪枝：裁剪卷积层中冗余的输入/输出通道（🎨）
📌 通过剪枝，模型体积可减少 40% 以上，推理速度提升 2-3 倍
二、常用剪枝方法
| 方法类型 | 特点 | 示例 |
|---|---|---|
| 结构化剪枝 | 剪枝后保持权重矩阵结构 | 移除整个卷积核 |
| 非结构化剪枝 | 精细化裁剪单个权重 | 使用阈值过滤 |
| 网络剪枝 | 针对全连接层优化 | 随机删除神经元 |
三、实施步骤
- 模型训练：使用标准数据集完成训练（📚）
- 重要性评估：通过梯度或敏感度计算权重重要性（📊）
- 剪枝操作：设置阈值删除冗余参数（✂️）
- 量化处理：结合量化进一步压缩模型（⚡）
- 验证测试：评估剪枝后模型精度（✅）
🚨 剪枝后需重新训练模型以恢复性能
四、注意事项
- 剪枝比例建议控制在 50% 以内（⚠️）
- 需配合 TensorFlow Lite 官方文档 使用
- 使用
prune工具时需注意内存占用（MemoryWarning） - 剪枝后的模型需重新校准（🛠️）