如何通过大模型高效的算法和模型结构，降低推理成本？

模型压缩算法能够有效降低参数冗余，从而减少存储占用、通信带宽和计算复杂度，有助于深度学习的应用部署。通道剪枝通过移除神经网络中冗余通道，达到加速神经网络推理过程和压缩模型体积的效果，还可以获得实际的加速效果，然而当前基于结构正则化的通道剪枝方法忽略了神经网络中连续层之间的关联关系。将结构正则化同时运用于连续网络层中相互对应的out-channels和in-channels，从而可以在更小的精度损失下，移除更多的冗余通道。在对指标影响较小的情况下，极大地提升深度学习模型的运行效率。