模型剪枝的作用

模型剪枝是一種用於減少深度學習模型大小和計算複雜度的技術，它通過移除模型中不重要的參數或結構，從而提升模型的效率和速度。

模型剪枝的主要作用包括：減少模型的存儲空間需求，降低計算量，加快推理速度，提高模型的易用性和可維護性，使模型更適合在資源有限的設備上運行。此外，模型剪枝還可以通過減少功耗和記憶體占用，有助於提高模型的泛化性能和回響速度。