模型压缩大概分为以下几个方向：
更精细模型的设计：
目前的很多网络都具有模块化的设计，在深度和宽度上都很大，这也造成了参数的冗余很多，因此有很多关于模型设计的研究，如SqueezeNet、MobileNet等，使用更加细致、高效的模型设计，能够很大程度的减少模型尺寸，并且也具有不错的性能。
模型裁剪：
结构复杂的网络具有非常好的性能，其参数也存在冗余，因此对于已训练好的模型网络，可以寻找一种有效的评判手段，将不重要的connection或者filter进行裁剪来减少模型的冗余。
核的稀疏化：
在训练过程中，对权重的更新进行诱导，使其更加稀疏，对于稀疏矩阵，可以使用更加紧致的存储方式，如CSC，但是使用稀疏矩阵操作在硬件平台上运算效率不高，容易受到带宽的影响，因此加速并不明显。
除此之外，量化、Low-rank分解、迁移学习等方法也有很多研究，并在模型压缩中起到了非常好的效果。
2015年，Han发表的Deep Compression是一篇对于模型压缩方法的综述型文章，将裁剪、权值共享和量化、编码等方式运用在模型压缩上，取得了非常好的效果，作为ICLR2016的best paper，也引起了模型压缩方法研究的热潮。其实模型压缩最早可以追溯到1989年，Lecun老爷子的那篇Optimal Brain Damage（OBD）就提出来，可以将网络中不重要的参数剔除，达到压缩尺寸的作用，想想就可怕，那时候连个深度网络都训练不出来，更没有现在这么发达的技术，Lecun就已经想好怎么做裁剪了，真是有先见之明，目前很多裁剪方案，都是基于老爷子的OBD方法。
