模型剪枝是一種用於減少神經網路複雜度並提高其效率的技術，它主要分為非結構化剪枝和結構化剪枝兩種類型。以下是詳細介紹：
非結構化剪枝。這種剪枝方法涉及修剪權重矩陣中的單個權重值，將不重要的連線設定為0，這種方法粒度較細，但不會影響模型的並行結構。
結構化剪枝。這種方法涉及修剪一組規則的權重，例如整個卷積核或通道，其粒度相對較大，可能會影響模型的並行結構。
在結構化剪枝中，還可以進一步區分不同的剪枝策略，例如串列剪枝和並行剪枝。串列剪枝是指在一個層的輸出直接作為另一個層的輸入的情況下，確定一個層中哪些神經元或通道可以被剪枝，從而確定另一個層中相應的神經元或通道也應該被剪枝。並行剪枝則更為複雜，涉及到多個層之間的相互作用，需要保證剪枝後的模型結構仍然保持有效性。
在確定哪些權重或通道應該被剪枝時，通常的做法是在指定範圍內用某種方式表示權重（如濾波器、通道），並將其進行排序，將小於某一閾值的元素置為0，然後將值為0的權重剪枝掉。此外，還可以使用L1正則化約束BN層的參數，使其接近於0，從而促進剪枝。
細粒度剪枝（fine-grained）是指對連線或神經元進行剪枝，其粒度最小，類似於dropout的操作，而向量剪枝（vector-level）和卷積核剪枝（kernel-level）則分別對應於對卷積核內部或整個卷積核的剪枝。
總的來說，模型剪枝的過程通常包括訓練模型、修剪模型、以及微調修剪後的模型。修剪可以在訓練期間進行（即修剪感知訓練），也可以在訓練後進行。此外，還有一些工具包（如NNI）可以幫助實現自動化和高效的模型剪枝。