迭代剪枝与单步剪枝的对比 - 3.5 简体中文

对神经网络进行剪枝的两种主要方法是迭代剪枝和单步跳入剪枝，每种方法都提供了独特的策略，在保持准确性的同时实现模型的稀疏度。迭代剪枝法在保持精度的同时逐步修剪模型参数，通过多次迭代达到所需的稀疏度。相比之下，单步跳入剪枝能快速识别并微调最有潜力的子网络，因此，该方法不仅是实现模型稀疏度的有效选择并且潜在精度很高。

下表中显示了这两种方法的对比。