该研究提出了一种名为NeuroAl的新方法，解决了传统模型剪枝中因重新训练带来的不便。通过动态调整稀疏比例，最大化神经元对齐，显著降低计算资源消耗，无需重新训练模型。

该文综述深度神经网络损失曲面的线性模式连接研究，探讨神经元对齐、剪枝与梯度掩码等方法，分析架构、训练策略和数据集对连接性的影响，提出模式组合性等新概念，并给出理论解释与实验验证。