本文提出了一种基于渐进式图剪枝 (CGP) 的图神经网络 (GNN) 压缩框架，综合剪枝了图结构、节点特征和模型参数，同时引入重生过程以重新建立重要的连接，实验结果表明 CGP 策略在提高训练和推断效率的同时保证准确性超过了现有方法。

Jul, 2022

本文介绍了一种新的 IMP 修剪算法，用于提前训练深层网络而不是仅在初始化时进行修剪，从而找到可在更挑战的任务上与原始网络准确匹配的深层次子网络，并提出了结果。新的 IMP 算法可以更好地稳定修剪子网的训练参数，这为之后更早地修剪大规模网络提供了新的机遇。

Mar, 2019

该研究旨在通过初始修剪神经网络来提高训练和测试时的资源效率。通过保留网络中的梯度流，提出了一个名为 GraSP 的简单但有效的剪枝标准，并在 VGGNet 和 ResNet 架构上进行了广泛实验，证明其在极度稀疏的情况下具有更好的性能。

Feb, 2020

深度神经网络修剪方法的全面理论分析及其在各种网络架构上的实验验证。

Feb, 2020

本文提出了一种适应性结构发展的 SNN 方法，引入树突棘突触可塑性、神经元修剪和突触再生，通过神经元修剪、突触限制和突触再生等机制，检测和移除了 SNN 的大量冗余，实现了优化压缩并降低网络能耗。在实验中表明，该方法可以在不同任务中学习适当的压缩率并显著降低网络能耗。

Nov, 2022

本文提出了一种搜索被称为 "lottery jackpots" 的高性能、稀疏的子网络的方法，通过使用基于幅值的裁剪技术初始化稀疏掩码并使用短限制方法减少训练损失，从而提高搜索效率和准确性。

Apr, 2021

该研究使用彩票票据原理，提出了一种适用于深度脉冲神经网络（SNN）的神经剪枝技术，即运用早期时间（ET）票据来减少彩票票据原理的搜索时间，该方法在不降低性能的情况下使得 SNN 的鲁棒性得到了极大提高。

Jul, 2022

该研究提出了一种基于连续稀疏化的新型算法，用于寻找高效的、稀疏的深度神经网络模型。实验结果表明，在修剪和寻找稀疏子网络方面，我们均超过了现有方法的最新技术水平，包括 VGG 在 CIFAR-10 上训练和 ResNet-50 在 ImageNet 上训练等。

Dec, 2019

该文在进行神经网络剪枝过程中提出了 “彩票票假设”，即在一个密集、随机初始化的前馈神经网络中存在一些幸运的子网络，当其被隔离地训练时，可以在相似的迭代次数内达到与原始网络相当的测试准确性，通过一系列实验验证了该假设的正确性和这些幸运初始化的重要性。

Mar, 2018

该研究可以通过不同的修剪比率来影响模型的梯度下降动态和泛化性能，但是过高的修剪比率可能会导致模型性能下降，从而导致模型无法学习到有用的特征。

Jan, 2023