【系列06】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型 第5章：模型剪枝（Pruning）

第5章：模型剪枝（Pruning）

在端侧AI的优化技术中，模型剪枝是另一种有效减少模型大小和计算量的方法。它就像修剪一棵树，通过移除模型中不必要的“枝叶”，让模型变得更精简、更高效，从而适应资源受限的设备。

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剪枝的原理

剪枝的核心思想是移除模型中不重要的权重、连接或神经元。一个训练好的深度学习模型通常存在大量的冗余。许多权重的值非常小，对模型的最终输出贡献微乎其微。剪枝通过识别并去除这些冗余部分，来达到优化目的。

剪枝的过程通常包括以下几个步骤：

1. 训练模型：首先，完整地训练一个大型的“稠密”（dense）模型。
2. 评估重要性：为模型中的每个连接或神经元分配一个“重要性”分数。最常见的方法是基于权重的绝对值，值越小，重要性越低。
3. 修剪：移除重要性低于某个阈值的连接或神经元。
4. 微调：对修剪后的模型进行微调，以恢复因修剪而可能造成的精度损失。

剪枝类型：非结构化剪枝与结构化剪枝

剪枝可以根据其移除的粒度分为两种主要类型：

• 非结构化剪枝 (Unstructured Pruning)

  非结构化剪枝是最细粒度的剪枝方法。它直接移除模型中不重要的单个权重。这种剪枝方法可以实现非常高的压缩率，但它会使模型