在深度学习领域，神经网络剪枝（Neural Network Pruning）已成为优化模型的关键技术之一。随着模型规模的日益庞大，如何有效减少模型的计算负担和存储需求，同时保持甚至提升其性能，成为了研究的热点。剪枝技术通过精心移除神经网络中不重要的权重或神经元，有助于提高模型的运行效率，能增强其在资源受限设备上的适用性。本文将深入探讨剪枝的原理、方法及其在实际应用中的潜力和挑战。