如果减少FLOPs和参数大小不是为了提高速度，那么它们的目的是什么？

减少FLOPs和参数大小的目的不仅仅是为了提高速度，还包括以下几个方面：

1. 节省计算资源：FLOPs（Floating Point Operations per Second）是衡量计算量的指标，减少FLOPs意味着减少计算的复杂度和耗时，从而节省计算资源，提高计算效率。
2. 降低存储需求：参数大小指模型中的参数数量和大小，减少参数大小可以降低模型的存储需求。这对于移动设备等资源受限的环境尤为重要，可以减少模型的存储空间占用，提高模型的部署效率。
3. 提高模型的泛化能力：减少FLOPs和参数大小可以降低模型的复杂度，减少过拟合的风险，从而提高模型的泛化能力。简化模型结构和参数量可以使模型更加通用，适用于更广泛的数据集和应用场景。
4. 降低能耗和成本：减少FLOPs和参数大小可以降低模型的计算和存储需求，进而降低能耗和成本。在大规模的云计算环境中，降低能耗和成本是非常重要的考虑因素，可以提高资源利用率和经济效益。

总之，减少FLOPs和参数大小的目的是为了提高计算效率、节省资源、降低存储需求、提高模型的泛化能力，并降低能耗和成本。