modify prune

ml/kit/torch_prune.md

@@ -65,4 +65,5 @@ class ConvPruning(BasePruningFunction):
 - 注意事项：
   - 剪枝是对遍历网络的每一个单独的层进行剪枝
   - 剪枝时虽然有一定的策略，但不能保证每个剪掉这些层之后损失就是最小的
-  - 每层剪枝的比例可以不同，可以考虑人工将网络划分为几个部分，每个部分可以设置不同的剪枝比例，但具体应该设置多少，可以从剪枝后模型的执行结果进行评估，可以考虑写一个遍历算法，或者写个启发式搜索来找到最佳比例；
+  - 每层剪枝的比例可以不同，可以考虑人工将网络划分为几个部分，每个部分可以设置不同的剪枝比例，但具体应该设置多少，可以从剪枝后模型的执行结果进行评估，可以考虑写一个遍历算法，或者写个启发式搜索来找到最佳比例；
+  - 剪枝后应当在新的模型上继续fine tune一定epoch，以得到最适合此网络结构的权重