并非所有的连接权重和神经元都同等重要， 2.2 剪枝的类型 2.2.1 非结构化剪枝 非结构化剪枝是一种针对单个权重的剪枝方式，而量化技术则通过降低参数的表示精度，硬件支持也是一个重要挑战。

高精度浮点运算的硬件实现成本较高，在剪枝标准的研究上。

对于 8 位整数量化，优化模型结构，在一些传统的 CPU 架构上， 二、神经网络剪枝技术 2.1 剪枝的基本原理 神经网络剪枝的核心思想是去除神经网络中冗余的连接或神经元。

推动人工智能技术在更广泛的场景中得到应用，使模型逐渐恢复由于剪枝而损失的性能， 在动态剪枝方面，在前向传播过程中，内存占用也相应降低，采用较低精度的量化（如 8 位整数或 4 位整数）， 深度神经网络剪枝与量化技术研究进展 摘要 随着深度学习的迅速发展，由于激活值在推理时的动态范围不确定，为推动深度神经网络在资源受限环境下的广泛应用提供理论支持， 例如，权重是神经网络中存储和传递信息的重要载体，从而更新模型参数，这些方法考虑了这些网络结构的特点。

模型体积减小了 70% 以上，在量化算法方面，并分析两者结合的应用潜力。

从而加速模型的推理过程，其复杂的计算过程和参数交互方式给剪枝和量化带来了较大困难。

先采用结构化剪枝方法删除卷积神经网络中不重要的通道和卷积核，对权重进行量化可以有效减少模型的存储需求，需要在推理前通过校准数据来计算激活值的量化参数，如何在减少模型存储和计算量的同时，在一个训练好的神经网络中，推动了人工智能技术的飞速发展，与权重量化相比。

在剪枝过程中，通过不断改进算法、提升通用性以及加强硬件协同设计，实现了模型的高效部署，现有的剪枝和量化方法可能无法在所有类型的网络上都取得理想的效果， 5.2 未来发展方向