模型修剪是一种用于通过删除被认为不太重要或冗余的某些参数 (权重或神经元) 来减小神经网络大小的技术。这通常是在模型经过训练后完成的，有助于降低模型的复杂性并提高推理速度，而不会显着影响其性能。
修剪的工作原理是在训练过程中识别具有小幅度的权重或具有低活性的神经元，并将其删除。这个过程可以迭代地完成，每个步骤进一步减小网络大小。
在资源有限的设备 (如移动电话或嵌入式系统) 上部署神经网络时，修剪模型特别有用。
神经网络中的dropout是什么？
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稀疏向量是什么？
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如何为大规模数据集扩展知识图谱？
与传统关系数据库相比，图形数据库提供了几个关键优势，主要源于其直观的结构和处理复杂关系的能力。最重要的好处之一是它们在表示数据方面的灵活性。在图形数据库中，数据被存储为节点 (实体) 和边 (关系)，这些节点和边 (关系) 可以很容易地演变