1. 面试官：请解释模型压缩和量化的概念，并比较它们在模型训练中的作用和影响。

2. 面试官：介绍一种常见的模型压缩算法，提出其优缺点并说明在实际情景中的应用。

3. 面试官：深度神经网络模型通常包含大量的参数，请列举并解释三种常用的参数剪枝算法。

4. 面试官：解释模型量化的概念，并说明在移动端部署中的重要性以及可能遇到的挑战。

5. 面试官：详细描述知道模型蒸馏技术，并说明它如何帮助优化大型神经网络模型的性能。

6. 面试官：模型压缩和量化中所涉及的超参数调优对模型效果有怎样的影响？请给出具体的例子。

7. 面试官：模型压缩和量化的方法与传统的优化技术相比，有何优势和局限性？谈谈你的看法。

8. 面试官：在模型压缩和量化领域，有哪些常见的评价指标？请解释每个指标的实际意义和应用场景。

9. 面试官：在模型压缩和量化过程中，如何保证压缩后的模型能够保持准确性，并防止信息丢失？

10. 面试官：模型压缩和量化与模型蒸馏等技术相比，各自在应用场景中有何优势和劣势？