Sujith Ravi等人提出的Learn2Compress 方法，使用多种神经网络优化和压缩技术，通过删除对预测最不重要的权重或操作（例如低评分权重）来缩小模型的大小，将用户提供的大型预训练 TensorFlow 模型作为输入，执行训练和优化，在精度损失最小的情况下自动生成尺寸较小，内存效率更高，功效更高，推理速度更快的即用型移动端模型，通过直接在移动终端运行该机器学习模型，来提高数据的安全性，更好地保护用户隐私。（大数据研究院供稿）