嵌入式设备模型压缩技术是近年来人工智能领域的一个重要研究方向。它旨在通过高效的算法和优化手段，减小模型的大小，降低计算复杂度，从而使得模型能够在资源受限的嵌入式设备上运行。
压缩方法
- 模型剪枝：通过移除模型中不重要的权重，减小模型大小。
- 量化：将模型的权重从浮点数转换为低精度整数，减少存储和计算需求。
- 知识蒸馏：利用大模型的知识和经验，训练一个更小、更高效的模型。
应用场景
- 智能家居：如智能音箱、智能摄像头等。
- 可穿戴设备：如智能手表、健康监测设备等。
- 无人机：用于图像识别、路径规划等。
嵌入式设备模型压缩
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