剪枝（Pruning）是一种在机器学习中用于优化神经网络模型的技术，通过识别并移除模型中冗余或不重要的权重、神经元或层来减小模型规模，从而降低计算复杂度、减少存储需求并提升推理效率，同时尽可能保持原有的预测准确性和性能。这种技术使模型更轻量化，适用于资源受限的环境。
在AI产品开发的实际落地中，剪枝技术发挥着重要作用，特别是在移动设备、边缘计算或物联网应用中。通过剪枝后的模型，能显著减少内存占用、降低功耗和延迟，提升用户体验并支持实时推理；这不仅降低了服务器成本，还促进了AI在消费电子产品、自动驾驶等场景的广泛部署。随着模型轻量化需求的增长，剪枝已成为高效AI产品实现的关键手段之一。
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