深度学习因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、系统优化加速等方法突破瓶颈，本文主要介绍模型压缩的各种方法,希望对大家有帮助。

1，模型压缩技术概述

我们知道，一定程度上，网络越深，参数越多，模型也会越复杂，但其最终效果也越好，而模型压缩算法是旨在将一个庞大而复杂的大模型转化为一个精简的小模型。

之所以必须做模型压缩，是因为嵌入式设备的算力和内存有限，经过压缩后的模型方才能部署到嵌入式设备上。
模型压缩问题的定义可以从 3 角度出发:

1.1 模型压缩方法分类

按照压缩过程对网络结构的破坏程度，《解析卷积神经网络》一书中将模型压缩技术分为“前端压缩”和“后端压缩”两部分:

• 前端压缩，是指在不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、轻量级网络（紧凑的模型结构设计）以及滤波器（filter）层面的剪枝（结构化剪枝）等；
• 后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝（非结构化剪枝