现代神经网络的修剪方法受到经典最优脑外科医生算法的启发。文章推导了该算法的数学基础，证明了正定矩阵的可逆性及其逆矩阵的正定性，并探讨了泰勒展开在神经网络中的应用。该算法通过选择最佳权重进行修剪，以最小化损失差异，优化过程使用拉格朗日乘子法。

本研究比较了变换器模型在时间序列预测中的修剪方法，探讨了高参数量和计算资源需求的问题。分析表明，某些模型在高稀疏度下仍能超越密集模型，但需对修剪后的模型进行调整以优化性能。

本文介绍了多种神经网络修剪方法，如动态修剪分区增强（DPPA）、FlexRel、LAMP、TIES-Merging和基于幅值的修剪。这些方法通过优化模型参数，提高了性能和准确性，同时减少了计算资源和带宽需求。实验结果表明，这些方法在不同任务中表现优异，能够有效压缩模型并保持预测性能。

本文介绍了多种大型语言模型（LLMs）的修剪方法，如GBLM-Pruner、Wanda和LLM-Pruner。这些方法通过结构修剪和自动化度量标准，提高了模型性能和压缩效果，减少了重新训练的需求。实验结果表明，这些方法在语言基准测试中表现优异，适用于资源受限设备。

本论文介绍了LTMP学习阈值符号合并和修剪方法，通过动态确定合并和修剪的符号，降低计算视觉变换器所需的输入符号数量，实现了在降低速率的同时保持最先进的准确性，比先前的方法快一个数量级以上。