通過整合多個相似性指標，層剪枝方法可以有效識別和移除神經網路中的非必要層，在不影響模型預測能力的前提下，降低計算成本、延遲和内存占用，同時提高模型對抗攻擊的魯棒性。
深度神經網路的層剪枝技術可以透過評估剪枝後模型與原始模型之間的表徵相似性來有效識別並移除不重要的網路層，進而減少計算量並維持甚至提升模型的預測能力。
