深度学习模型压缩实践指南
🧠 模型压缩概述
模型压缩是通过减少模型参数量与计算量，提升推理效率与部署灵活性的技术。常见应用场景包括移动端推理、嵌入式设备优化及资源受限环境下的模型轻量化。
✅ 常用压缩方法
- 剪枝（Pruning_Method）：移除冗余权重或神经元
- 量化（Quantization_Technique）：将浮点数转换为低精度表示
- 知识蒸馏（Knowledge_Distillation）：通过教师模型指导学生模型简化
- 低秩近似（Low_Rank_Approximation）：用低维矩阵逼近高维参数
🛠 实践步骤
- 分析模型结构与冗余度
- 选择压缩策略（如剪枝比例、量化位数）
- 在训练阶段应用压缩技术
- 验证压缩后模型性能（精度/速度平衡）
- 部署优化（如TensorRT加速）
⚠ 注意事项
- 压缩可能导致精度下降，需通过实验调整参数
- 多阶段压缩（如先剪枝再量化）效果更佳
- 建议结合模型蒸馏提升压缩后性能
📚 扩展阅读
想深入了解模型压缩理论基础？可参考 /Community/Articles/Model_Compression_Overview 获取全面解析。