模型剪枝是一种通过删除不必要的组件来减小神经网络的大小和复杂性的技术。 目标是使模型更小、更快、更高效，同时尽可能保持其准确性。 在神经网络中，许多参数（例如权重和连接）对最终输出的贡献很小。 剪枝识别并消除这些不太重要的部分，类似于通过砍掉弱枝来修剪树木。 此过程有助于降低计算成本、内存使用量和能源消耗，这对于在资源有限的设备（例如手机或嵌入式系统）上部署模型特别有用。 例如，一个大型图像分类模型可能具有数百万个参数，但剪枝可以删除其中的 30-50%，而不会显着影响性能。
剪枝通常通过评估每个参数的重要性来工作。 一种常见的方法是基于幅度的剪枝，其中首先删除值接近于零的权重（表示对预测的影响较小）。 另一种方法涉及迭代剪枝：训练模型，删除不重要的权重，然后重新训练模型以恢复任何损失的准确性。 重复此循环，直到达到大小和性能之间的平衡。 主要有两种类型：结构化剪枝，它删除整个神经元、过滤器或层以保持硬件友好的形状，以及非结构化剪枝，它针对单个权重，创建稀疏矩阵。 例如，在卷积神经网络 (CNN) 中，结构化剪枝可能会从层中删除整个过滤器，而非结构化剪枝可能会将这些过滤器中的特定权重归零。 非结构化剪枝通常需要专门的库或硬件才能有效地处理稀疏计算。
开发人员使用剪枝来优化用于实际部署的模型。 例如，在智能手表上运行的语音识别模型需要快速且轻量级。 通过修剪冗余权重，模型变得足够小，可以在本地运行，而无需依赖云服务器。 TensorFlow 和 PyTorch 等框架提供了用于剪枝的内置工具，例如 TensorFlow 模型优化工具包。 但是，剪枝需要仔细调整。 快速删除太多参数会损害模型的准确性，因此通常需要通过重新训练进行逐步剪枝。 此外，必须针对每个用例评估模型大小、速度和准确性之间的权衡。 剪枝后的模型可能达到原始准确度的 90%，但使用一半的内存，这使其成为资源受限环境的实用选择。 总的来说，剪枝是机器学习管道中的一个重要步骤，可以实现高效部署，而无需从头开始。