模型压缩,多指AI领域,多学习生成的模型进行压缩,简化,同时又要保证一定的可靠性,便于模型在低端设备上部署。

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近年来,随着深度学习的飞速发展,深度神经网络受到了越来越多的关注,在许多应用领域取得了显著效果。通常,在较高的计算量下,深度神经网络的学习能力随着网络层深度的增加而不断提高,因此深度神经网络在大型数据集上的表现非常卓越。然而,由于其计算量大、存储成本高、模型复杂等特性,使得深度学习无法有效地应用于轻量级移动便携设备。因此,压缩、优化深度学习模型成为目前研究的热点,当前主要的模型压缩方法有模型裁剪、轻量级网络设计、知识蒸馏、量化、体系结构搜索等。通过对以上方法的性能、优缺点和最新研究成果进行分析总结,对未来研究方向进行了展望。

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