背景：我将开始训练 CNN 来对数据集进行分类。这个 CNN 必须部署到现实世界的应用程序中。所以通过这个 CNN 的前向传播必须很快。我读过的大多数 CNN 架构都无法在没有 GPU 的情况下运行，并且需要部署大量昂贵的资源。
问题：现在我知道了一种对减小 CNN 架构的大小非常有用的特殊技术：使用三次插值缩小图像（三次插值有助于改善某些图像特征，如边缘）。这有助于减少卷积层的数量以及滤波器的大小，从而大大减少了 CNN 中的整体参数。我想知道是否有其他技术可以使 CNN 更小，以便可以实际部署。