请写一个关于神经网络剪枝的研究背景

神经网络剪枝是一种通过减少神经网络中的冗余参数和连接，从而提高网络计算效率和泛化能力的技术。在现实应用中，大型深度神经网络参数数量巨大，需要大量的存储和计算资源，限制了神经网络的使用。为了减少计算和存储的成本，神经网络剪枝技术应运而生。剪枝可分为结构剪枝和非结构剪枝，其中结构剪枝包括对卷积核、通道、层和子网等结构的剪枝，非结构剪枝则是在不破坏网络结构的前提下，直接删除网络中的神经元连接。

神经网络剪枝是一个热门的研究方向，通常分为三个方向：（1）设计高效的剪枝算法，选择切入点并确定剪枝比例。（2）提高神经网络剪枝的泛化能力，防止剪枝对网络性能的影响。（3）在不同场景下优化剪枝技术，包括量化剪枝、稀疏化剪枝等。

研究表明，神经网络剪枝技术能够在保持模型精度的前提下，大幅度减少网络计算和存储资源的消耗，使得深度神经网络的训练和推理更加高效和便捷，逐渐在人工智能应用中取得广泛应用。