模型压缩：提升卷积神经网络在边缘设备部署效率的利器

卷积神经网络因其强大的学习能力已被广泛应用于工业环境中。为了提升模型性能，如今许多网络模型的层数和参数量正在快速增长，这直接导致了卷积神经网络模型的计算量也快速增加，从而提高了在计算能力和内存有限的设备上部署的要求。与此同时，随着智能设备的发展，移动端等边缘设备对卷积神经网络的需求也越来越多。因此，如何将复杂的神经网络模型部署到硬件性能较差的设备上的研究也越来越多。

在将卷积神经网络应用于实际生活工作场景时，由于网络模型使用的参数量庞大以及复杂的网络结构，使其性能超过了所需要处理的信息量。因此，网络结构中会存在很多多余的结构。将神经网络中多余的结构进行压缩，可以使网络模型在完成实际场景任务的同时降低对部署硬件的要求。早在20世纪90年代就已经有学者提出了模型压缩的概念，但由于当时硬件设备的限制，对模型压缩的研究仅限于浅层的神经网络模型。随着深度神经网络的快速发展，学者们提出了更多的模型压缩方法，对当今庞大的网络模型结构进行压缩，大大降低了网络模型的计算量和资源消耗，同时提升了模型推理速度，以此实现将深度神经网络部署到计算能力有限的边缘设备上。

目前常见的模型压缩方法包括：网络模型剪枝、模型量化、低秩分解、知识蒸馏等。本文主要介绍模型量化和知识蒸馏。