剪枝是机器学习模型优化中的核心技巧，通过移除冗余参数或结构，既能减小模型体积，又能保持精度。以下是关键要点：
1. 剪枝原理 ✅
- 目标：降低计算量与内存占用
- 方法：基于权重重要性筛选（如L1/L2范数、梯度）
- 效果：模型压缩率可达50%+（🎯）
2. 常见类型 🧾
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 结构化剪枝 | 删除整个神经元/层 | 部署轻量模型（📦） |
| 非结构化剪枝 | 保留结构，移除单个权重 | 混合精度训练 |
| 网络剪枝 | 优化网络结构 | 提高推理速度 |
3. 实施步骤 📊
- 训练完整模型（🛠️）
- 计算权重重要性指标（📊）
- 设置剪枝阈值（📏）
- 应用剪枝策略（✂️）
- 微调与评估（🔄）
4. 工具推荐 🛠️
- PyTorch：
torch.nn.utils.prune模块 - TensorFlow：
tensorflow.model_optimization - ONNX：支持剪枝优化的工具链
延伸学习：点击查看模型优化全攻略 📚