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 PaddleX提供了两种剪裁训练方式，  
 1. 用户自行计算剪裁配置(推荐)，整体流程为  
-> 1.使用数据训练原始模型；  
-> 2.使用第1步训练好的模型，在验证集上计算各个模型参数的敏感度，并将敏感信息保存至本地文件  
-> 3.再次使用数据训练原始模型，在训练时调用`train`接口时，传入第2步计算得到的参数敏感信息文件，  
-> 4.模型在训练过程中，会根据传入的参数敏感信息文件，对模型结构剪裁后，继续迭代训练  
->
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+> 1. 使用数据训练原始模型；  
+> 2. 使用第1步训练好的模型，在验证集上计算各个模型参数的敏感度，并将敏感信息保存至本地文件  
+> 3. 再次使用数据训练原始模型，在训练时调用`train`接口时，传入第2步计算得到的参数敏感信息文件，  
+> 4. 模型在训练过程中，会根据传入的参数敏感信息文件，对模型结构剪裁后，继续迭代训练  
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 2. 使用PaddleX预先计算好的参数敏感度信息文件，整体流程为  
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 > 1. 在训练调用`train`接口时，将`sensetivities_file`参数设为`DEFAULT`字符串  
 > 2. 在训练过程中，会自动下载PaddleX预先计算好的模型参数敏感度信息，并对模型结构剪裁，继而迭代训练