intermediate_source/pruning_tutorial.py 내용 수정 (#994)

* edit 16-17

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Author: wnsx0000

intermediate_source/pruning_tutorial.py

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 모델의 정확도를 훼손하지 않으면서 모델에 포함된 파라미터 수를 줄여 압축하는 최적의 기법을 파악하는 것은
 메모리, 배터리, 하드웨어 소비량을 줄일 수 있기 때문에 중요합니다. 그럼으로서 기기에 경량화된 모델을 배포하여
 개개인이 사용하고 있는 기기에서 연산을 수행하여 프라이버시를 보장할 수 있기 때문입니다.
-연구 측면에서는, 가지치기 기법은 굉장히 많은 수의 파라미터값들로 구성된 모델과
-굉장히 적은 수의 파라미터값들로 구성된 모델 간 학습 역학 차이를 조사하는데 주로 이용되기도 하며,
-하위 신경망 모델과 파라미터값들의 초기화가 운이 좋게 잘 된 케이스를 바탕으로
-("`lottery tickets <https://arxiv.org/abs/1803.03635>`_") 신경망 구조를 찾는 기술들에 대해 반대 의견을 제시하기도 합니다.
+연구 측면에서는, 가지치기 기법은 굉장히 많은 수의 파라미터 값들로 구성된 모델과
+굉장히 적은 수의 파라미터 값들로 구성된 모델 간 학습 역학 차이를 조사하는데 주로 이용되기도 하며,
+하위 신경망 모델과 파라미터 값들의 초기화가 운이 좋게 잘 된 케이스("`lottery tickets <https://arxiv.org/abs/1803.03635>`_")를 
+파괴적 신경망 구조 탐색 관점에서 살펴보는 등 여러 연구 목적으로 사용합니다.
 
 이번 튜토리얼에서는, ``torch.nn.utils.prune`` 을 사용하여 여러분이 설계한 딥러닝 모델에 대해 가지치기 기법을 적용해보는 것을 배워보고,
 심화적으로 여러분의 맞춤형 가지치기 기법을 구현하는 방법에 대해 배워보도록 하겠습니다.