深度学习模型压缩方法综述（一）

深度学习模型压缩方法综述（一） 深度学习模型压缩方法综述（二） 深度学习模型压缩方法综述（三）git 前言 目前在深度学习领域分类两个派别，一派为学院派，研究强大、复杂的模型网络和实验方法，为了追求更高的性能；另外一派为工程派，旨在将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型当然具备更好的性能，可是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上的重要缘由。g

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