尽管卷积神经网络在诸如计算机视觉、自然语言处理等领域取得了出类拔萃的效果，但其动辄过亿的参数数量却使得诸多实际应用望而却步(特别是基于嵌入式设备的应用）。经典的VGG-16网络中，其参数数量达到了1亿3千多万。存储代价和计算代价都很大，严重制约了深度网络在移动端等小型设备上的应用。
鉴于各种问题，神经网络的压缩逐渐成为当下深度学习领域的热门研究课题。研究者们提出了各种新颖的算法，在追求模型高准确度的同时，尽可能地降低其复杂度，以期达到性能与开销上的平衡。
总体而言，绝大多数的压缩算法，均旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre- trained model)转化为-一个精简的小模型。当然，也有研究人员试图设计出更加紧凑的网络结构，通过对新的小模型进行训练来获得精简模型。从严格意义上来讲，这种算法不属于网络压缩的范畴，但本着减小模型复杂度的最终目的，我们也将其归纳到本文的介绍内容中来。
按照压缩过程对网络结构的破坏程度，我们将模型压缩技术分为“前端压缩”与“后端压缩”两部分。所谓“前端压缩”，是指不改变原网络结构的压缩技术，主要包括知识蒸馏、紧凑的模型结构设计以及滤波器(filter) 层面的剪枝等;而“后端压缩”则包括低秩近似、未加限制的剪枝、参数量化以及二值网络等，其目标在于尽可能地减少模型大小，因而会对原始网络结构造成极大程度的改造。其中，由于“前端压缩”未改变原有的网络结构，仅仅只是在原模型的基础上减少了网络的层数或者滤波器的个数，其最终的模型可完美适配现有的深度学习库，如Caffe 等。相比之下，“后端压缩”为了追求极致的压缩比，不得不对原有的网络结构进行改造，如对参数进行量化表示等，而这样的改造往往是不可逆的。同时，为了获得理想的压缩效果，必须开发相配套的运行库，甚至是专门的硬件设备，其最终的结果往往是- -种压缩技术对应于一套运行库，从而带来了巨大的维护成本。
本文所提及的压缩，不仅仅指体积上的压缩，也包括时间上的压缩，其最终目的在于减少模型的资源占用。

低秩近似

卷积神经网络的基本计算模式是进行卷积运算。具体实现上，卷积操作由矩阵相乘完成。不过通常情况下，权重矩阵往往稠密且巨大，从而带来计算和存储上的巨大开销。为解决这种情况的一种直观的想法是，若能将该稠密矩阵由若干个小规模矩阵近似重构出来，那么便能有效降低存储和计算开销。由于这种算法大多采用低秩近似的技术来重构权重矩阵，我们将其归类为低秩近似算法。这里不再详细叙述，具体操作读者可自行查阅文献。

剪枝与稀疏约束

剪枝，作为模型压缩领域中的一种经典技术，已经被广泛运用到各种算法的后处理中。通过剪枝处理，在减小模型复杂度的同时，还能有效防止过拟合，提升模型泛化性。剪枝操作可类比于生物学上大脑神经突触数量的变化情况。很多哺乳动物在幼年时，其脑神经突触的数量便已经达到顶峰，随着大脑发育的成熟，突触数量会随之下降。类似的，在神经网络的初始化训练中，我们需要一定冗余度的参数数量来保证模型的可塑性与“容量”，而在完成训练后，则可以通过剪枝操作来移除这些冗余参数，使得模型更加成熟。
给定一个预训练好的网络模型，常用的剪枝算法一般都遵从如下操作流程：
1.衡量神经元的重要程度。这是剪枝算法中最重要的核心步骤。根据剪枝粒度的不同神经元的定义可以是一个权重连接，也可以是整个滤波器。衡量其重要程度的方法也是多种多样，从一些基本的启发式算法，到基于梯度的方案，其计算复杂度与最终的效果也是各有千秋。
2.移除掉一部分不重要的神经元。按照重要程度剪掉一定比例的神经元，这种方法更加简便，灵活性也更高。
3.对网络进行微调。
4.返回第1步，进行下一轮剪枝。

参数量化

所谓“量化”是从权重中归纳出若干“代表”，由这些“代表”来表示某一类权重的具体数值，“代表”被存储在码本之中，而原权重只需记录各自“代表”的索引即可，从而极大降低了存储开销。这种思想可类比于经典的词包模型。
最简单也是最基本的一种量化算法便是标量量化。
参数量化作为一种常用的后端压缩技术，能够以很小的性能损失实现模型体积的大幅下降。其不足之处在于，量化后的网络是“固定”的，很难再对其做任何改变，另一方面，这一类方法的通用性较差，往往是一种量化方法对应一套专门的运行库，造成较大的维护成本。

二值网络

二值网络可以被视为量化方法的一种极端情况：所有参数的取值只能是正负一。正式这种极端的设定，使得二值网络可以获得极大的压缩效益。
网络二值化首先需要解决两个基本问题：
**1.如何对权重进行二值化？**权重二值化通常有两个选择：一是直接根据权重的正负进行二值化，二是进行随机的二值化，但是第一种策略更加实用。
**2.如何计算二值权重的梯度？**这种解决方案常常是对符号函数进行放松。

知识蒸馏

知识蒸馏其实是迁移学习的一种，其最终目的是将一个庞大而复杂的模型所学到的知识，通过一定的技术手段迁移到精简的小模型上，使得小模型能够获得与大模型相近的性能。
在知识蒸馏的框架中，有两个基本要素起着决定性作用：
一是何谓“知识”，即是如何提取模型中的知识
二是如何“蒸馏”，即如何完成知识转移的任务。

紧凑的网络结构

可以设计一种更加紧凑的网络结构，将这些新颖的结构运用到神经网络的设计中来，能够使得模型在规模和精度之间达到一个较好的平衡。

注：文章选自《解析深度学习—卷积神经网络原理与视觉实践》魏秀参著