剪枝有助于实现更紧凑的模型表示。
宽泛而言，剪枝力图删除对输出预测几乎无用的神经元。这一过程通常涉及较小的神经权重，而较大的权重由于在推理过程中具有较高的重要性而会得到保留。随后，可在剪枝后的架构上对网络做重新训练，调优输出。
图 对蒸馏模型知识表示做剪枝的图示
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