模型剪枝就是减少神经网络的参数和模型的大小，使得模型能够获得更好的性能。模型剪枝可以分为三类：对权重进行限制，对隐藏单元进行剪枝，以及结构上的剪枝。通过限制权重的衰减来消除参数的贡献，以及让参数有一定的正则化，改进模型泛化性能。还有一些特定性的剪枝方法，比如利用图像进行结构剪枝，利用树形剪枝去除一些不重要的分类器，以及利用神经网络中重要节点的特征来进行剪枝等。