네트워크 프루닝
딥러닝 모델에서 중요도가 낮은 파라미터나 구조를 제거하여 모델의 크기를 줄이고 추론 속도를 높이는 최적화 기법이다. 모델의 효율성을 극대화하면서도 원래의 성능을 최대한 유지하는 것을 목표로 한다.