在CNN训练中跳过反向传播，以便在Caffe中更快地训练

，这是一种称为网络剪枝（Network Pruning）的技术。网络剪枝通过去除神经网络中冗余的连接和参数，以减少模型的复杂度和计算量，从而提高训练和推理的效率。

网络剪枝的优势包括：

1. 加速训练速度：通过减少网络中的连接和参数数量，可以减少计算量和内存消耗，从而加快训练速度。
2. 减少模型大小：剪枝后的模型更加紧凑，占用更少的存储空间，方便部署和传输。
3. 提高推理速度：剪枝后的模型具有更少的计算量，可以在推理阶段更快地进行预测和推断。

网络剪枝的应用场景包括：

1. 边缘设备：在资源受限的边缘设备上，通过剪枝可以减少计算和存储需求，提高设备的响应速度和能效。
2. 移动端应用：在移动应用中，剪枝可以减少模型的大小，减少网络传输的数据量，提高应用的响应速度和用户体验。
3. 云端推理：在云端进行大规模的推理任务时，剪枝可以减少计算资源的需求，提高推理的效率和吞吐量。

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