Torch模型压缩算法研究是指对使用Torch深度学习框架训练得到的神经网络模型进行压缩的研究。在实际应用中，大规模的神经网络模型往往需要较大的存储空间和计算资源，而且在移动设备等资源受限的环境下，这种情况会更加明显。因此，对神经网络模型进行压缩可以有效地减小模型的体积，提高模型的运行效率和速度。
目前，有许多种针对神经网络模型压缩的算法，常见的包括剪枝、量化、知识蒸馏等。剪枝算法通过去除模型中冗余的连接或节点来减小模型的大小；量化算法则是将模型中的参数从浮点数转换为整数，从而减小参数的位宽，减小存储空间；知识蒸馏算法则是通过将一个大型模型的知识传递给一个小型模型来实现压缩。
在Torch框架中，可以通过使用一些开源的库或者自行实现这些压缩算法来对模型进行压缩。值得注意的是，压缩算法的选择应根据具体场景和需求来确定，不同的压缩算法可能会对模型的性能和精度产生不同程度的影响。因此，在进行模型压缩时，需要综合考虑各种因素，如模型大小、计算资源、精度要求等，选择合适的压缩算法来达到最佳的效果。