1. 模型压缩的意义

复杂网络更加简化，仍保持较好的性能，实现部署

2. 模型压缩的几种方法

2.1 参数修剪（剪掉无用的参数）

参数修剪的方法：

1. 训练一个大的模型
2. 评估参数是否重要？
   1) 权重的绝对值（绝对值大的有用，绝对值接近0的无用）
   2) 参数的bi值
   3) 评估神经元(计算神经元不为0的个数)
3. 修剪（精度会下降）
4. 重新微调
5. 前面三步重复进行（一次修剪大量参数，会导致微调失败）

权重参数的修剪存在的问题：
修剪之后，可能会存在不规则的形状，pytorch搭建就会很困难，往往对权重参数的修剪不能起到加速的作用。
以下这种不规则的结构，通常很难进行构建，而且加速效果不明显。

通常可以采取将权重参数置为0

2.2 神经元修剪

修剪之后仍然是规则的

利用大的网络的初始化参数，用于小网络会有好的结果，直接复制裁剪后的网络，重新训练，效果不会很好。

2.3 知识蒸馏

优点：将网络从大网络转化成一个小网络，并保留接近于大网络的性能；也可以将多个网络学到的知识转移到一个网络中，使得单个网络的性能接近整体的效果。

学生网络学习教师网络的结果，不管结果对错。
先训练大的网络，是因为训练一个大的网络产生的结果要比小型网络好。

将多个模型的评均效果作为教师网络的输出


知识蒸馏示例：
T的取法一般可以有2,10,20几种，alpha一般取0.5,0.9，0.95几种。

代码：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/478334890
https://blog.csdn.net/zhenyu_an/article/details/103225509

2.4 参数量化

使用某一类别的平均参数来表示

2.5 结构设计

常规CNN

深度可分离卷积

2.6 动态计算

将每个额外层输出来的结果与标签计算误差，然后将所有误差求平均，然后最小化这个平均误差。使得每个额外层的输出都尽可能的接近标签。

3. 参考

https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?p=122
https://www.bilibili.com/video/BV1Wv411h7kN?p=123