自動模型壓縮與架構搜索：飛槳PaddleSlim最全解讀

近年來，深度學習技術在很多方向都取得了巨大的成功，但由於深度神經網絡計算複雜度高，模型參數量大，限制了其在一些場景和設備上進行部署，特別是在移動嵌入式設備的部署。因此，模型小型化技術成爲最近幾年學術界和工業界研究的熱點，模型小型化技術也從最開始的網絡剪枝、知識蒸餾、參數量化等發展爲最新的神經網絡架構搜索（NAS）和自動模型壓縮等技術。 飛槳核心框架 Paddle Fluid v1.5 版本，Pad

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