非结构化剪枝（Unstructured Pruning）是一种神经网络模型压缩技术，通过移除网络中不重要的单个权重连接来实现稀疏化，从而减少模型参数数量和计算复杂度，同时尽量维持预测精度。与结构化剪枝不同，它不考虑神经元或层的整体结构，而是针对个别权重进行选择性删除，生成高度稀疏的模型，这通常需要借助专门的硬件加速器或软件框架来高效处理稀疏数据。
在AI产品开发的实际落地中，非结构化剪枝被广泛应用于优化模型部署场景，如移动应用、物联网设备和边缘计算系统。通过显著降低模型大小和推理能耗，它使产品在资源受限环境下实现实时响应和低功耗运行，例如在智能手机图像识别或语音助手服务中提升用户体验和能效比，同时保持较高的任务性能。
免费模拟面试：试试能否通过大厂“AI产品经理”面试？