가지치기는 나무를 키울때 의미 그대로 ai 학습에서 모델의 중요도가 낮은 파라미터들을 없애서 가볍게 만드는 것을 의미한다. 중요한 것은 더 반영하고, 중요도가 낮은 것은 덜 반영하여서 적은 파라미터를 가졌지만 효율적이고 유사한 성능을 보여주는 모델을 만들 수 있게 된다.
파라미터가 줄어든 만큼 추론 속도가 빨라지고, 모델 복잡도를 주여 일반화 성능을 높일 수 있다.
정보의 손실이 생기는 만큼 세밀함이 줄어든다. 하드웨어 가속 디자인의 효율성에 영향을 미칠 수 있다.
신은 용기있는자를 결코 버리지 않는다 -켄러