深度學習模型輕量化（上）

深度學習模型輕量化（上）web 移動端模型必須知足模型尺寸小、計算複雜度低、電池耗電量低、下發更新部署靈活等條件。算法 模型壓縮和加速是兩個不一樣的話題，有時候壓縮並不必定能帶來加速的效果，有時候又是相輔相成的。壓縮重點在於減小網絡參數量，加速則側重在下降計算複雜度、提高並行能力等。模型壓縮和加速能夠從多個角度來優化。整體來看，我的認爲主要分爲三個層次：緩存 算法層壓縮加速。這個維度主要在算法應用

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