剪枝通过改变嵌入的结构、维度和它们捕获的信息来影响嵌入。当神经网络被剪枝时——无论是通过移除权重、神经元还是整个层——嵌入层（将离散输入（如单词或 ID）映射到连续向量）通常会被直接或间接地修改。例如，如果剪枝移除嵌入层中的神经元，则输出向量的维度可能会降低，从而导致更稀疏或更不详细的表示。或者，如果剪枝发生在下游层中，即使嵌入本身没有被直接剪枝，在推理期间使用或优化嵌入的方式也可能会改变。这可能会导致嵌入优先考虑数据的最显著特征，同时丢弃不太关键的细节。
影响取决于剪枝方法和范围。例如，非结构化剪枝（移除单个权重）可能会创建许多值为零的稀疏嵌入，这可能会使高效计算复杂化，除非使用针对稀疏性的硬件优化。结构化剪枝（移除整个神经元或通道）减少了嵌入的显式大小，可能使其更高效，但存在损失细微信息的风险。例如，在 NLP 模型中，剪枝词嵌入可能会简化语义关系——保留广泛的关联（例如，“国王”和“王后”是相关的），但削弱细微的差异（例如，“银行”作为金融机构与河岸之间的上下文差异）。剪枝后进行再训练（一个常见的步骤）可以帮助嵌入适应其降低的容量，但与原始模型相比，它们在复杂任务上的性能可能仍然较差。
开发者必须平衡效率和性能。剪枝后的嵌入可以减少内存使用和推理延迟，这对于在边缘设备或高吞吐量系统上部署至关重要。例如，使用剪枝后的用户/项目嵌入的推荐系统可能会运行得更快，但会牺牲一些个性化准确性。为了减轻缺点，诸如迭代剪枝（在再训练的同时逐渐移除参数）或在训练期间使用正则化以鼓励稀疏性的技术可以帮助嵌入保留有用的模式。在特定领域的任务（例如，分类或检索基准测试）上测试剪枝后的嵌入对于验证其有效性至关重要。在实践中，剪枝是一种优化特定约束嵌入的工具——而不是一种万能的解决方案——并且其成功取决于将剪枝策略与应用程序的要求对齐。