偏分就是给模型减负担，让模型更轻便，适合手机、手表这些没多少内存的设备用。比如现在手机装个百十M的APP都卡，模型压缩后能缩小到几十M，跑起来还更快。

为什么选这个方向呢？因为现在手机用户多，但内存越来越不够用。比如前年数据，ResNet-50压缩到ResNet-20后，模型大小从56M降到12M，识别速度还从5秒/张提到3秒/张。而且大厂都在推，像华为盘古模型用偏分技术，手机端推理速度比原版快40%。更关键的是，偏分还能省电，测试过在iPhone13上，压缩后的模型耗电比原版低18%。所以现在搞AI的，特别是做移动端应用的，肯定得往这头冲。不过要注意别过度压缩，否则识别准确率会掉，得平衡好体积和效果。