模型压缩|深度学习（李宏毅）（十三）

一、概述 需要做模型压缩的原因在于我们有将模型部署在资源受限的设备上的需求，比如很多移动设备，在这些设备上有受限的存储空间和受限的计算能力。本文主要介绍五种模型压缩的方法： ①网络剪枝（Network Pruning） ②知识蒸馏（Knowledge Distillation） ③参数量化（Parameter Quantization） ④结构设计（Architecture Design） ⑤动态

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