神经网络剪枝

神经网络剪枝是一种通过移除网络中不必要的部分（如权重、神经元或层）来减少模型的复杂度和运行成本的技术。它旨在提高模型的计算效率、降低模型的存储需求以及减少能耗，同时尽量保持模型的原始性能。以下是关于神经网络剪枝的相关信息：

神经网络剪枝的基础概念

• 剪枝定义：剪枝是指通过移除神经网络中的不必要部分来减少模型的复杂度和运行成本。
• 剪枝时机：剪枝可以在训练的不同阶段进行，包括训练前、训练中或训练后。

神经网络剪枝的优势

• 减少计算成本
• 降低存储需求
• 提升能效
• 模型压缩。

神经网络剪枝的类型

• 结构化剪枝：移除整个卷积核、神经元或通道，使剪枝后的模型仍保持规整的结构。
• 非结构化剪枝：逐个移除权重或连接，灵活性更高，但可能导致稀疏矩阵的计算复杂性。