桑叶牡丹剪枝方法是一种常用的神经网络训练逐层剪枝方法，通过对隐藏层权重参数进行剪枝，使模型自动从复杂模型中抽取重要特征，使模型结构更加简单，同时提高训练效率和模型泛化能力。该剪枝方法只针对隐藏层，不影响输入层和输出层，采用的剪枝策略是，根据当前模型在验证集上的表现，依次剪枝每一层中权重参数最小的神经元，直到精度满足预期。桑叶牡丹剪枝方法有助于神经网络模型精度提升、结构精简和训练过程更加高效，可应用于特征抽取、模型部署等领域，也可以用于生成非线性模型的调优。此外，桑叶牡丹剪枝方法还可以结合贪心算法，对神经网络模型中的权重参数进行自动搜索，以实现大规模神经网络的剪枝，并模拟人工解决复杂学习任务。
