深度学习模型的广泛应用对计算资源提出了更高要求，而模型压缩技术则通过优化模型结构与参数，降低存储与计算成本，成为提升部署效率的关键手段。以下是技术核心要点：
一、模型压缩的必要性 💡
- 资源限制：移动端或嵌入式设备难以承载大模型（如Transformer、CNN）的高算力需求
- 实时性要求：推理延迟敏感场景（如自动驾驶、AR）需要轻量化模型
- 传输效率：模型参数量减少可降低网络传输开销
- 能耗控制：压缩后的模型显著降低电力消耗（据研究可减少60%以上）
二、主流压缩技术分类 🔧
剪枝（Pruning）
- 移除冗余权重或神经元
- 示例：模型压缩技术概述
量化（Quantization）
- 将浮点数转换为低精度表示（如INT8/INT4）
- 可减少内存占用达75%
知识蒸馏（Knowledge Distillation）
- 通过教师模型指导学生模型学习
- 保持性能的同时缩小模型体积
模型架构优化
- 使用轻量级网络设计（如MobileNet、EfficientNet）
- 通过神经网络搜索（NAS）自动设计架构
三、应用场景 🌐
- 移动端部署：如手机端图像识别
- 边缘计算：物联网设备实时数据处理
- 模型分发：降低云服务传输成本
- 联邦学习：保护隐私的同时减少通信开销
四、推荐扩展阅读
模型压缩技术持续演进，最新研究可关注模型压缩技术前沿获取更多信息。