28.1 典型剪枝方法对比 剪枝方法 修剪对象 修剪方式 效果 Deep Compression 权重 随机修剪 50倍压缩 Structured Pruning 权重 组稀疏+排他性稀疏 性能提升 Network Slimming 特征图通道 根据尺度因子修剪 节省计算资源 mProp 梯度 修剪幅值小的梯度 加速 28.2 网络蒸馏 网络精馏是指利用
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本文探讨了深度学习模型压缩的方法，包括典型剪枝方法的对比、网络蒸馏技术，以及前端压缩策略。网络蒸馏通过让小模型拟合大模型的函数映射，实现模型精简。前端压缩则涉及紧凑模型结构设计和滤波器层面的剪枝，以减少计算参数量和提高效率。尽管简单易行，非结构化剪枝可能导致精度损失和内存访问成本增加。
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