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本专栏将系统性地讲解计算机视觉基础知识、包含第1篇机器学习基础、第2篇深度学习基础、第3篇卷积神经网络、第4篇经典热门网络结构、第5篇目标检测基础、第6篇网络搭建及训练、第7篇模型优化方法及思路、第8篇模型超参数调整策略、第9篇模型改进技巧、第10篇模型部署基础等，全栏文章字数10万+，篇篇精品，让你轻松入门计算机视觉，欢迎大家订阅~《计算机视觉基础知识蓝皮书目录》
文章目录
- 1.1 什么是模型压缩？
- 1.2 为什么需要模型压缩和加速？
- 1.3 常见的深度学习模型压缩方法
- 1.3.1 剪枝
- 1.3.2 蒸馏
- 1.3.3 低秩分解
- 1.4 总体压缩效果评价指标有哪些？
- 1.5 FP32，FP16以及INT8的区别
- 1.6 模型FLOPs和FLOPS区别