作者：禅与计算机程序设计艺术
深度学习模型通常具有复杂的结构和过多的参数量。因此，当模型训练数据量不足、模型大小过大或资源限制时，我们需要对其进行压缩。模型压缩有两种主要方式：剪枝（Pruning）和量化（Quantization）。下面将详细介绍这两种方法。
剪枝（Pruning）是指修剪网络中不需要的连接（即权重），通过减少神经元数目和模型大小来节约计算资源。其基本思想是检测网络中的冗余连接，并将它们裁掉，从而获得精简后的模型。虽然这项技术可以有效地减少模型的计算资源，但它同时也会带来一定损失。我们希望通过合理地剪枝参数的方式，来找到一组最优的模型，使得模型在性能、资源消耗等方面都取得更好的效果。
量化（Quantization）是指对浮点型数据进行二值化或整数化，从而降低模型大小、加速推理过程、降低计算成本、提升推理速度。它可以在不影响准确率的情况下，将浮点型模型压缩到更紧凑、更高效的形式。然而，采用量化模型可能导致准确率损失，所以通常要结合模型优化方法一起使用。
超参数调整（Hyper parameter tuning）是机器学习中一个重要的环节。它涉及到选择模型训练过程中使用的各种参数，如学习率、批处理大小、正则化系数、激活函数等。不同的超参数设置会影响模型训练结果的质量和效率。因此，我们应该根据实际任务，调整这些参数，来获得最佳的模型表现。
那么