本研究提出了一种基于条件互信息的结构化滤波器修剪方法，旨在解决深度卷积神经网络在资源有限硬件上的部署问题。该方法有效减少模型大小，且准确率几乎不变。在CIFAR-10数据集上，VGG16的滤波器数量减少超过三分之一，准确率仅下降0.32%。