深度网络模型压缩综述：参数稀疏化促进性能优化与硬件部署

深度学习在近年来在计算机视觉任务上不断刷新传统模型的性能,已逐渐成为研究热点。然而，深度模型尽管性能强大，但由于参数数量庞大、存储和计算代价高，依然难以部署在受限的硬件平台上，比如移动设备。在这种情况下，深度网络模型的压缩成为一个备受关注的问题，其目的是减少模型的参数数量和计算量，以便在资源受限的环境中进行有效部署。 本综述对国内外学者在深度网络模型压缩上取得的成果进行了概述。首先，我们探讨了深度网络模型压缩的背景和意义，介绍了当前深度学习模型的挑战和压缩的必要性。接着，我们系统地总结了深度网络模型压缩的方法和技术，包括参数量化、剪枝、知识蒸馏、低秩近似等。其中，参数量化通过减少参数的位数来降低模型的存储开销和计算开销；剪枝通过去除模型中的冗余参数和连接来减小模型的尺寸；知识蒸馏通过从一个复杂模型中提取知识，然后将该知识迁移至一个简化模型中；低秩近似通过使用低秩矩阵来近似原模型的权重矩阵，以降低模型的复杂度和存储开销。 接着，我们对深度网络模型压缩的评估方法进行了概述。由于模型压缩可能会对模型的性能产生一定的影响，因此评估压缩后模型的性能变得至关重要。我们介绍了静态评估和动态评估两种评估方法，并对它们进行了详细的分析和比较。 最后，我们探讨了深度网络模型压缩领域的研究趋势和未来挑战。在当前研究状况的基础上，我们提出了一些可能的研究方向，包括结合多种压缩方法的混合压缩方法、进一步提高压缩后模型的性能等。此外，我们也指出了模型压缩领域存在的一些挑战，比如如何在不影响模型性能的前提下实现更大幅度的压缩、模型压缩与硬件优化的协同设计等。 总的来说，深度网络模型压缩是一个备受关注的研究领域，通过对模型参数进行压缩，可以在一定程度上降低模型的存储开销和计算开销，从而实现在资源受限的硬件平台上进行有效部署的目的。我们相信随着该领域研究的不断深入，将会有更多的创新性方法和技术涌现，为深度学习模型的实际应用带来更多的可能性。