Structured Pruning

结构化剪枝针对神经网络中的结构化组件（如卷积核通道、注意力头、层）进行剪枝，产生规整的稀疏模式，从而可直接在硬件上加速。与无结构剪枝相比，它更易于部署，但可能对精度影响更大。常见方法包括基于重要性评分、正则化训练和自动搜索剪枝结构。