深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）由于在图像识别、自然语言理解和复杂任务中的卓越表现而广为人知。然而，其高昂的计算开销和存储需求也在不断优化中受到关注。深度神经网络的模型压缩（Model Compression）并不是简单的参数减少或计算量缩减，而是指通过技术手段降低模型的复杂性，从而提升其效率和适用性。

模型压缩的核心目标是平衡模型性能与计算成本。例如，在计算密集型场景中，通过剪枝（pruning）从深层神经元中移除冗余的激活路径，可以在保持原有性能的同时减少计算资源消耗。此外，量化（quantization）技术将浮点数精度降低到更低的层级，同时保留模型的精度，是模型压缩的一种典型方法。在实际应用中，知识蒸馏（knowledge distillation）策略通过模仿目标模型的特征提取方式，减少对原始模型的参数依赖，进一步优化模型压缩效果。

然而，模型压缩带来的潜在代价不容忽视。例如，剪枝可能导致某些关键权重的丢失，进而影响模型的泛化能力；量化在精度损失与效率间可能出现失衡；而知识蒸馏则可能牺牲部分精度以换取更高的参数数量。因此，模型压缩的实现往往伴随着权衡：在保持模型性能的同时，如何在计算成本与精度之间找到最佳平衡点。这种动态调整的特性使得模型压缩成为技术优化的关键环节，推动深度学习模型在边缘计算、嵌入式系统和大规模数据处理等场景中的广泛应用。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。