模型剪枝策略（Model Pruning Strategy）是一种优化深度学习模型的技术，旨在通过移除模型中冗余或不重要的参数（如权重或神经元）来减小模型的规模、降低计算复杂度，同时尽可能维持其原始性能水平。这种策略包括权重剪枝、神经元剪枝等多种方法，能够显著减少模型的存储需求和推理延迟，适用于资源受限的环境。
在AI产品开发的实际落地中，模型剪枝策略被广泛应用于移动设备、边缘计算和物联网产品，例如智能手机上的图像识别应用或智能家居设备中的语音助手；通过剪枝，开发者可以创建轻量级模型，节省存储空间、降低能耗并提升实时响应能力，从而优化用户体验并降低部署成本。
延伸阅读推荐Song Han等人的论文《Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks》（ICLR 2016），该论文系统阐述了模型剪枝的理论与实践。
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