模型压缩方法

模型压缩是深度学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的参数量和计算量，同时保持模型性能。以下是一些常见的模型压缩方法：

常见压缩方法

• 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重来减少模型参数量。
• 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数，从而减少模型大小。
• 知识蒸馏：将大模型的知识迁移到小模型中，从而实现压缩。

图片示例

权重剪枝

量化

知识蒸馏

扩展阅读

了解更多关于模型压缩的信息，请访问模型压缩教程。