深度學習模型壓縮方法綜述（一）

深度學習模型壓縮方法綜述（一） 深度學習模型壓縮方法綜述（二） 深度學習模型壓縮方法綜述（三）git 前言 目前在深度學習領域分類兩個派別，一派爲學院派，研究強大、複雜的模型網絡和實驗方法，爲了追求更高的性能；另外一派爲工程派，旨在將算法更穩定、高效的落地在硬件平臺上，效率是其追求的目標。複雜的模型當然具備更好的性能，可是高額的存儲空間、計算資源消耗是使其難以有效的應用在各硬件平臺上的重要緣由。g

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