作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
在深度学习中，神经网络模型的大小往往是影响模型准确率、推理时间等性能的关键因素。因此，如何减小神经网络模型的体积、加快模型的推理速度、降低计算资源消耗这些都成为提升模型性能的一个重要的方向。
在机器学习的过程中，常用的模型压缩方法有剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、二值化（Binarization）等。剪枝通常是通过分析模型权重的绝对值的变化，选择不重要的权重进行裁剪；量化是将浮点型权重转化成整数或者固定点数的形式，可以节省内存占用和计算量，但是准确率会受到影响；二值化直接将权重设置为0或1，从而大幅缩短训练时间、减少参数数量、降低计算量、提高准确率等。
另一种常见的模型压缩方法叫做蒸馏（Distillation），它通过一个大模型的输出再去拟合一个小模型，使得小模型在大模型的指导下学习出更好的性能。蒸馏能够有效地减小大模型的体积，同时保持其性能。例如，在图像分类任务上，经典的ResNet-50模型的大小是150Mb左右，而教师模型通常只有几百Kb，通过蒸馏获得一个更小、更有效的学生模型。
然而，模型压缩和蒸馏本质上都是对神经网络的结构进行简化，将大量冗余信息删除掉，因此并不是没有代价。为了避免过拟合、维持较高的准确率，我们需要对压缩后的模型进行 fine-tune 以获得更好的性能。然而，fine-tune 的过程也可能引入噪声，导致最终结果变差。所以，如何结合模型压缩与蒸馏的方法，不仅能提升模型性能，还能解决 fine-tune 时出现的问题，进一步促进模型的可解释性、部署便利性。