**概述：**\n\n本文探讨了深度学习模型中准确性与效率的权衡。虽然提高精度通常需要更大的模型和更多的训练数据，但这样做会牺牲效率。作者提出了一种新的训练技术，该技术在优化精度和效率方面取得了平衡。通过利用分布式训练和剪枝，该技术能够创建既准确又高效的模型，从而为各种应用程序提供更实用的解决方案。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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