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，从而提高模型的效率和应用范围。以下是对模型压缩的简要介绍。
模型压缩的意义
- 降低计算资源需求：压缩后的模型可以运行在计算资源有限的设备上，如移动设备、嵌入式系统等。
- 减少存储空间：压缩后的模型可以节省存储空间，便于模型在云端和边缘设备上的部署。
- 提高模型效率：压缩后的模型可以减少计算量，从而提高模型的运行速度。
常见的模型压缩方法
- 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重，从而减小模型参数量。
- 量化：将模型中的浮点数权重转换为低精度的整数表示，从而减小模型参数量和计算量。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型中，从而实现模型的压缩。