本文提出了多种模型剪枝和蒸馏方法，如CoFi、剪枝再蒸馏和早期修剪与自我蒸馏，旨在提高模型速度和精度。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，能够有效压缩模型并保持性能，适用于实时推断和资源高效的深度学习应用。
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