ExPrune은 모델 아키텍처나 학습 알고리즘 변경 없이, 입력별로 멀티-그레인율 부분 계산을 가능하게 하는 일반적인 동적 가지치기 최적화 기법입니다. 교환 가능성이라는 통계적 속성을 활용하여 모델의 일부 매개변수와 중간 값 간의 관계를 파악하고, 부분적으로 네트워크를 평가하여 가지치기 결정을 동적으로 내립니다. ExPrune은 컴퓨터 비전, 그래프 모델, 언어 모델에 적용되었으며, 연산량 감소와 정확도 감소를 최소화하는 결과를 보였습니다. 또한, 정적 크기 가지치기와 함께 사용될 수 있습니다.
