模型剪枝方法、设备及计算机可读存储介质

本申请提供一种模型剪枝方法、设备及计算机可读存储介质，在初始模型训练过程中，动态评估所述初始模型的各层之间的连接强度和节点重要性，能够精准地识别对模型性能贡献较小的连接或节点。根据动态指标选择冗余的目标连接和目标节点进行剪枝，移除那些对模型性能贡献较小的连接或节点。最后，基于所述初始模型的模型性能，对剪枝后的初始模型进行微调，得到符合所述模型性能要求的目标模型，恢复模型可能因剪枝而损失的性能，从而实现提高剪枝的准确性，同时保持或提高模型的性能。