作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是模型压缩？为什么要进行模型压缩呢？有哪些类型的模型压缩方法？本文将详细介绍一下模型压缩的相关知识。
模型压缩（model compression）是一种广义上的优化方法，目的是为了减少神经网络（NN）的体积、参数数量或者延迟时间，从而达到提高神经网络推理速度、节省存储空间等目的。
在深度学习中，训练得到的模型往往过于复杂，占用大量的内存和计算资源。因此，在实际应用中，需要对模型大小、计算开销进行一些程度上的压缩，来减小模型的体积、加快推理速度或实现更精确的效果。这就是模型压缩的目的。模型压缩可以分为以下几种类型：
- 技术性模型压缩：通过改变模型结构、超参数或其他方式减少模型的非线性复杂度，从而降低模型的规模。如通过裁剪模型权重、删除冗余层等方式。
- 算法性模型压缩：通过改变模型的参数取值、神经元激活函数或其他算法因素，减小模型的误差，从而提升模型的精度。如通过剪枝、量化等方式。
- 工程性模型压缩：通过对原始模型进行改进、压缩、优化或部署，从而减少模型大小、延迟时间、内存占用或推理性能损失。如通过剪枝、量化后的模型优化或量化部署等。
为什么要进行模型压缩呢？首先，因为模型越大，所需的时间、内存和计算资源就越多，部署时所需的时间、资源也会越多。其次，模型压缩可以降低模型的精度和推理时间。第三，模型压缩还可以帮助解决由于模型过大的训练时间而导致的训练效率下降问题。
不同类型的模型压缩方法又存在着不同的优缺点。下面，我将分别介绍这些方法及其特点。