Filter Pruning 教程：模型压缩技术详解

🧠 什么是 Filter Pruning？

Filter Pruning（过滤剪枝）是一种通过移除神经网络中冗余权重或通道来压缩模型的技术，常用于：

• 提升推理速度
• 减少计算资源消耗
• 优化移动端部署
• 降低能耗（🌱 环保需求）

🔍 原理解析

1. 权重筛选：通过剪枝算法识别不重要的权重（如L1/L2范数、梯度幅值等）
2. 通道剪枝：移除对任务贡献度低的卷积通道（🎯 降低参数量）
3. 动态调整：保持模型结构完整的同时，优化计算效率（⚡ 实时推理需求）
4. 精度平衡：采用渐进式剪枝策略（🔄 逐步压缩）

💡 想了解更多关于模型压缩技术的细节？可访问 /filter_pruning_tutorial 获取进阶指南

📊 剪枝效果对比

🧪 实践建议

• 优先剪枝低层卷积模块（🛠️ 优化效果更显著）
• 保留关键通道（🔑 保证任务性能）
• 使用混合精度训练（📊 提升剪枝鲁棒性）
• 配合量化技术（📦 联合压缩方案）

🌐 想了解国际社区对Filter Pruning的研究进展？可访问 /filter_pruning_international 获取英文资料

📚 扩展阅读

• 模型压缩技术全景图
• 剪枝策略对比实验
• 轻量化模型部署指南