摘要
本申请实施例提供了模型压缩方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括:通过各网络层的最高修剪率和最低量化位宽确定各网络层的敏感类型,基于所述各网络层的所述敏感类型对应的候选修剪率的架构参数以及候选量化位宽的架构参数对应确定所述各网络层的各个候选修剪率被选中的概率以及各个候选量化位宽被选中的概率,并基于第一训练集和验证集,结合所述最高修剪率以及最低量化位宽对应更新各个候选修剪率被选中的概率以及各个候选量化位宽被选中的概率的方式,可以实现自动为深度神经网络各网络层寻找合适的压缩策略,实现更高的压缩效率与精度平衡。