深度学习模型压缩 | 方法综述（1）

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。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、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原因。 最近正好在关注有关深度学习模型压缩的方法，发现目前已有越来越多关于模型压缩方法的研究，从理论研究到平台实

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