作者：禅与计算机程序设计艺术
1.1 什么是“模型剪枝”？
模型剪枝（pruning）是一种技术，它通过删除不重要的权重参数，从而减少神经网络中的参数数量，并保持其准确率，同时降低计算量、占用内存空间。这个过程称之为模型压缩（compression）。 模型剪枝的目的是为了改善神经网络在实际环境下的性能，特别是部署到移动端或边缘端时。由于移动设备和嵌入式系统的处理能力有限，因此需要对神经网络进行剪枝以获得较小的参数规模，以便减少推理时间和耗电量。同时，减少模型大小也可以减少功耗，提升手机的整体续航能力。 但如果直接对整个神经网络进行剪枝，可能会导致模型的准确性下降甚至崩溃。因此，需要依据模型性能评估指标，选择要剪枝的层级和比例，从而达到性能和效率之间的平衡。
1.2 为什么要进行模型剪枝？
模型剪枝可以有效地减少神经网络所需存储空间、降低计算量、加快推理速度，并且使得模型的准确性得以保证。然而，只针对模型结构进行剪枝往往会遇到以下几个问题：
- 剪枝的层级选择不当，可能造成性能损失；
- 没有充分考虑模型剪枝对模型准确性影响，无意中裁剪了重要特征信息；
- 对每层的剪枝比例并非是固定的，而是依赖于模型训练的结果；
- 模型剪枝的方法、工具繁多且难以统一管理。
因此，综合考虑模型结构、性能、资源开销等因素，给出适合应用场景的模型剪枝策略，是十分必要的。