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
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
本文研究了深度神经网络的过度参数化问题，提出了一种全局一次性网络剪枝算法，并通过计算高维几何中的正交宽度来确定剪枝比率的相变点，该值等于基于 $l_1$ 正则化损失函数的某个凸体的平方高斯宽度除以参数的原始维度。
Jun, 2023
本文提出了 PQ Index (PQI) 作为衡量深度神经网络可压缩性的量化指标，并基于此开发了一种基于稀疏性信息的自适应裁剪算法 (SAP)，该算法在压缩效率和稳健性方面优于遗传算法等迭代型裁剪算法。
Feb, 2023
使用标准的计算机视觉和自然语言处理稀疏基准测试，探讨高稀疏性对模型训练的影响，提供了一种解决有关稀疏训练困难的新方法，并在高稀疏性环境下实现了在视觉模型和语言模型上最先进的结果。
Aug, 2023
本文系统梳理了当前深度学习领域中关于稀疏性技术的研究现状，并提供了丰富的稀疏性实现、训练策略及其数学方法等方面的教程，指明如何通过利用稀疏性以达到优化神经网络结构和提高性能的目的。
Jan, 2021
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
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
本研究探讨了如何在现代神经网络中使用稀疏训练，提出了初始化时的随机剪枝能够有效地提高神经网络的稀疏训练性能，结果表明此方法可以匹配对应的密集网络，达到了预期效果，并且进行适当的层级稀疏比率的选择，可以进一步提高性能。
Feb, 2022
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。