卷积神经网络压缩方法总结

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、紧凑的模型结构涉及以及滤波器（filter）层面的剪枝等。

后端压缩，是指包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化以及二值网络等，目标在于尽可能减少模型大小，会对原始网络结构造成极大程度的改造。

总结：前端压缩几乎不改变原有网络结构（仅仅只是在原模型基础上减少了网络的层数或者滤波器个数），后端压缩对网络结构有不可逆的大幅度改变，造成原有深度学习库、甚至硬件设备不兼容改变之后的网络。其维护成本很高。