ncnn是一个轻量级的深度学习框架，为了减少Android设备上的内存占用，可以采取以下策略：
量化训练： 在训练阶段，使用量化技术可以减少模型的大小和计算量，从而降低内存占用。ncnn支持多种量化方法，如INT8量化、FP16量化等。
模型压缩： 通过模型剪枝、模型蒸馏等技术，可以进一步减小模型的大小。模型剪枝是指去除模型中不重要的权重或神经元，而模型蒸馏则是利用一个大模型（教师模型）来生成一个相对较小的模型（学生模型）。
使用更小的网络结构： 选择更小、更简单的网络结构可以显著减少模型的内存占用。例如，可以使用MobileNet、ShuffleNet等轻量级网络。
内存优化： 在ncnn中，可以通过调整内存分配策略、使用内存池等方式来优化内存使用。此外，还可以关闭一些不必要的输出层或中间层，以减少内存占用。
多线程和GPU加速： 利用多线程和GPU加速可以显著提高计算效率，从而间接减少内存占用。ncnn支持多种硬件加速选项，如OpenGL、Vulkan等。
资源管理： 在Android应用中，合理管理内存资源非常重要。可以通过及时释放不再使用的对象、使用缓存机制等方式来避免内存泄漏和过度占用。
使用ncnn的移动端优化选项： ncnn提供了一些移动端优化选项，如针对ARM架构的优化、针对Android平台的特定优化等。这些选项可以帮助减少内存占用和提高性能。
请注意，在实际应用中，可能需要根据具体需求和硬件环境来选择合适的优化策略。在进行优化时，建议使用ncnn提供的工具和文档，以确保优化效果和兼容性。