通过剪枝避免过拟合，提高模型的泛化能力

剪枝是一种常用的机器学习技术，特别是在深度学习中，用于减少神经网络中的冗余连接，以防止过拟合并提高模型的泛化能力。它通常在训练过程结束后实施，主要有以下几种方法：

1. **结构剪枝**：预先确定一个模型的架构限制，比如限制网络的宽度或深度。这可以是在训练前就固定下来的，也可以是在训练过程中动态调整。

2. **权重剪枝**：通过设置阈值，保留权重绝对值大于该阈值的连接，其余较小权重则设为零。这通常分为全局剪枝和局部剪枝，前者对整个网络同时进行，后者逐层或局部进行。

3. **迭代剪枝**：先进行常规训练，然后评估模型性能，去除影响最小的部分，再重新训练，这是一个循环的过程。

剪枝的好处包括减小模型大小，降低计算复杂度，从而节省存储空间和计算资源，同时也能提升模型在未知数据上的性能，增强其泛化能力。然而，剪枝可能会导致一些信息丢失，因此需要权衡精度和效率。