模型压缩的必要性与可行性？

模型压缩是指对算法模型进行精简，进而得到一个轻量且性能相当的小模型，压缩后的模型具有更小的结构和更少的参数，可以有效降低计算和存储开销，便于部署在端侧设备中。

随着AI技术的飞速发展，不管是移动端产品还是线上产品，进行AI赋能都成为了趋势。这种情况下，AI算法的实时性与减少内存占用都显得极为重要。AI模型的参数在一定程度上能够表达其复杂性，但并不是所有的参数都在模型中发挥作用，部分参数作用有限，表达冗余，甚至会降低模型的性能。