本研究探讨在已训练的神经网络模型中修剪神经元的问题并提出了一种系统性的方式去除冗余的相似神经元，并且通过在 MNIST 训练网络中修剪密集连接层，达到 85％ 的总参数去除率，在 AlexNet 上达到 35％去除率，并且没有明显影响其性能。

Jul, 2015

本文介绍了一种使用稀疏双下降方法鉴定和表征与分类任务相关的剪枝模型，该方法对网络大小变化具有鲁棒性，并表明剪枝模型不仅具有更好的计算性能，而且可以更好地表示学习中的不确定性。

Jun, 2023

该研究系统地调查和表征神经网络剪枝在计算机视觉中引起偏差的现象，提出基于未压缩模型的易于使用的标准，以确定裁剪是否会增加偏差，并确定在压缩后最容易受到偏差预测影响的样本。

Apr, 2023

我们介绍了一种新颖而简单的神经网络剪枝框架，通过引入 Gumbel-Softmax 技术，在端到端的过程中使用随机梯度下降同时优化网络的权重和拓扑结构，实现了网络的卓越压缩能力，保持了在 MNIST 数据集上的高准确性，仅使用了原始网络参数的 0.15％。此外，我们的框架提升了神经网络的可解释性，不仅能够轻松从剪枝网络中提取特征重要性，而且能够可视化特征对称性和信息传递路径，学习策略通过深度学习得到，但却令人惊讶地直观且可理解，专注于选择重要的代表性特征并利用数据模式实现极度稀疏的剪枝。我们相信我们的方法为深度学习剪枝和可解释的机器学习系统的创建开辟了有前途的新途径。

Nov, 2023

本文探讨了三种基于大小的剪枝模式对 NMT 模型进行压缩，通过实验证明了剪枝技术是一种有效的压缩技术，并且可以通过再训练来恢复或甚至超越原始性能。

Jun, 2016

本文提出了一种基于层次的剪枝方法对深度神经网络进行压缩，通过独立剪枝每个层次的参数可以保证压缩后的网络只需要进行轻量级的重新训练即可恢复预测能力，并在基准数据集上进行了广泛实验以证明其有效性。

May, 2017

本文研究了网络剪枝策略的扩展，力图在保留网络的鲁棒性的同时设计更紧凑的神经网络，并基于对现有策略的缺陷进行改进，最终在 CIFAR-10 数据集上取得了不俗的成绩。

Jun, 2019

该论文提出了基于剪枝算法的神经网络优化方法，能够在不影响网络准确率的情况下减轻计算和内存开销，实现较高的参数压缩比。

Jul, 2016

本文探讨在资源受限环境下，通过模型剪枝来压缩神经网络模型的方法，提出了一种简单、直接、易于应用的逐渐剪枝技术，并在多个模型 / 数据集上进行了比较，发现大型稀疏模型在保持较高精度的同时可减少 10 倍的参数数量。

Oct, 2017

对神经网络修剪技术的元分析表明当前存在缺乏标准基准和度量标准的不足，该研究提出了 ShrinkBench 框架，用于规范评估修剪方法，以消除修剪技术比较中的常见问题。

Mar, 2020