在Caffe中进行模型的压缩和优化可以采取以下方法：
参数剪枝（Parameter Pruning）：通过移除不重要的参数来减少模型的大小，可以使用一些剪枝算法，如L1正则化、低秩近似等。
权重共享（Weight Sharing）：通过将相似的权重共享，可以减少模型的大小。
网络剪枝（Network Pruning）：通过移除不重要的层或连接来减少模型的大小，可以使用一些剪枝算法，如剪枝决策树、剪枝神经网络等。
模型量化（Model Quantization）：将模型参数从浮点数转换为定点数或更低精度的浮点数，可以减少模型的大小。
深度压缩（Deep Compression）：结合参数剪枝、权重共享、模型量化等技术，可以进一步压缩和优化模型。
在Caffe中，可以通过修改网络结构或使用一些插件来实现上述压缩和优化方法。同时，也可以使用一些开源的工具或库，如TensorRT、NCNN等，在模型训练完成后对模型进行压缩和优化。
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