作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
神经网络(NN)模型一直是人工智能领域的热门话题，其主要解决的是深度学习任务，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了很大的成功。但随着模型规模的扩大，训练时间也越来越长，部署到产品环节时效率也越来越低。如何减少模型的大小并提升其速度和性能至关重要。近年来，深度学习模型的压缩技术和量化技术也逐渐火起来。本文将介绍一些主流模型压缩技术，并用TensorFlow框架演示实践这些技术。
1.1 模型的定义
深度学习(Deep Learning) 是利用多层非线性变换将输入数据转换成输出数据的算法。其主要特点是特征提取能力强，能够自动找出图像或声音中的隐藏模式。一个典型的深度学习系统由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层接收输入信号，隐藏层根据输入信号进行非线性映射，输出层再次对隐藏层的结果进行非线性映射，得到最后的输出结果。
1.2 模型的压缩方法
神经网络模型的压缩分为三种类型：剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、裁剪（Slimming）。其中剪枝和裁剪都属于结构化方法，而量化是一种无损的方法。
（1）剪枝 Pruning
剪枝（Pruning）方法通过分析模型的权重和偏置矩阵，消除其冗余部分，从而降低模型的体积，达到模型压缩的目的。剪枝方法可以分为三类：
- 一方面是按照阈值进行剪枝，即设定一个阈值，对于绝对值较小的权重、偏置等参数进行裁剪。这种方法简单易行，但是会引入噪声，