为了使常用深度学习模型在embedded and mobile devices上流畅运行，通常需要对PC上主流DL模型做一些处理。
比较有效的compression方法有：
１、distilling蒸馏
２、pruning剪枝
３、quantization量化
数据: １采集->２标注->３清洗->４训练->循环第一步
深度学习小模型常用方法
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转载自blog.csdn.net/aaron19890330/article/details/81356339
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