模型剪枝是一種用於最佳化深度學習模型的技術，它通過刪除網路中的部分權重參數來減少模型的尺寸和計算複雜度，同時儘量保持模型的準確率。
模型剪枝的過程可以比作給植物修剪枝葉，去除一些不重要的部分，使模型更加高效並可能提高其泛化性能。在實施模型剪枝時，可以根據神經元對模型的貢獻程度進行排序，並移除貢獻度較低的神經元，從而創建一個更小、更快的網路模型。
模型剪枝可以分為結構化剪枝和非結構化剪枝。結構化剪枝是指有目的地移除整個參數結構，如整個卷積層中的過濾器，而非結構化剪枝則是隨機地刪除單個權重或參數元素。
通過模型剪枝，可以在不嚴重影響模型性能的前提下，顯著減少模型的存儲需求和計算負擔，從而提高模型的運行效率和能源效率。