作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
模型压缩（Model Compression）是指通过减少模型大小、提升推理效率、降低内存占用等方式，压缩模型体积，达到与原始模型同样精确度但降低计算量、存储空间、网络带宽等方面的目的。蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型训练方式，其中教师模型（Teacher Model）负责生成一个较小的模型（Smaller Model），学生模型（Student Model）则可以学习这个小型的“老师”模型的输出，进而更好地掌握复杂的任务。在近几年来，模型压缩与蒸馏技术已经成为构建深度学习系统的重要方法。本文将详细介绍模型压缩与蒸馏技术及其应用场景。
2.背景介绍
随着深度学习模型的普及和能力的逐渐增强，模型规模也越来越大。深度学习模型越大，需要的内存、计算资源、网络带宽等资源也越多，导致它们的部署和运行变得越来越困难，因此如何有效地压缩并部署深度学习模型就成了关键。
模型压缩即通过各种手段减少模型大小、提升推理速度、降低内存占用等方式压缩模型体积，达到与原始模型同样精确度但降低计算量、存储空间、网络带宽等方面的目标。压缩后的模型可以放在嵌入式设备、移动端等环境中执行快速且实时地进行预测。目前有很多模型压缩技术，如量化、剪枝、裁剪、特征消融等，这些方法都试图通过减少模型参数数量或结构，来达到降低模型体积的效果。
另一方面，蒸馏（Knowledge Distillation）是一种模型训练方式，其中教师模型（Teacher Model）负责生成一个较小的模型（Smaller Model）&#