模型壓縮|深度學習（李宏毅）（十三）

一、概述 需要做模型壓縮的原因在於我們有將模型部署在資源受限的設備上的需求，比如很多移動設備，在這些設備上有受限的存儲空間和受限的計算能力。本文主要介紹五種模型壓縮的方法： ①網絡剪枝（Network Pruning） ②知識蒸餾（Knowledge Distillation） ③參數量化（Parameter Quantization） ④結構設計（Architecture Design） ⑤動態

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