作者是两位来自印度的机器学习工程师 Gaurav Menghani 和 Naresh Singh ，都曾在纽约大学石溪分校就读，后在Google、Facebook、Amazon和微软等大厂工作。

介绍了Google等著名AI实验室提升模型效率的算法和技术，“使用更少的资源（模型大小、延迟、训练时间、数据、人工参与）提供更好的质量（准确度、精确度、召回率等）”。除了基础知识外，还讲述了压缩、数据增强、蒸馏、AutoML、剪枝等实践，深入探讨了流行的模型、基础设施和硬件。

目录如下：

作者在Reddit上表示这将是一个免费电子书，目前部分章节的草稿已经开放： https://efficientdlbook.com/ 。

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