Modellkomprimierung wird eingesetzt, um Convolutional Neural Networks bei begrenzter Leistung zu nutzen. Bei anspruchsvollen Anwendungen ist es jedoch wichtig, dass die Komprimierung die Sicherheit nicht beeinträchtigen. In diesem Paper werden Veränderungen untersucht, die durch drei Komprimierungsmethoden entstehen und die über die Testgenauigkeit hinausgehen.