模型剪枝是一種最佳化深度學習模型的方法，旨在通過移除對模型性能貢獻較小的權重參數來減小模型的參數量，同時保持或提高模型的準確率。這個過程也被稱為模型壓縮，它對於在移動端或邊緣端部署神經網路特別重要，因為這些設備通常具有有限的處理器能力。
模型剪枝的實現依賴於兩個主要技術：
剪枝目標。設定一個閾值，用於評估每個參數對模型的貢獻度。如果某個參數的貢獻度低於設定的閾值，則將其從模型中刪除。
提示函式。用於估計參數對模型的貢獻度。例如，對於一個使用softmax激活函式的模型，可以通過計算其機率分布中的平均值來估計參數的重要性。
模型剪枝的過程可以通過不同的方法進行，包括基於權重幅度的方法和基於最佳化目標的方法。基於權重幅度的方法主要依賴於主觀經驗，認為權重越大則重要性越高。而基於最佳化目標的方法則更加客觀，它尋找一個參數集合，使得刪除這些參數後損失函式E的增加最小。這種方法需要對問題進行簡化，假設參數獨立、局部極值和二次近似，從而計算出連線對最佳化目標改變的貢獻，即它們的重要性。
此外，模型剪枝還可以通過特徵通道剪枝或通道剪枝來實現，其中特徵通道剪枝是針對濾波器的重要性和稀疏性進行剪枝，而通道剪枝則是針對特徵通道的重要性和稀疏性進行剪枝。
綜上所述，模型剪枝是一種通過移除對模型性能貢獻較小的權重參數來減小模型參數量、提高模型效率和實用性的技術。