模型压缩是深度学习领域中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。以下是关于模型压缩技术的一些基本概念和常见方法。
常见模型压缩方法
- 权重剪枝（Weight Pruning）：通过移除模型中不重要的权重来减少模型参数量。
- 量化（Quantization）：将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数，以减少模型大小和计算量。
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将大型模型的知识迁移到小型模型，以保持其性能。
- 结构化剪枝（Structured Pruning）：剪枝操作针对整个卷积核或通道，而不是单个权重。
模型压缩的优势
- 减少模型大小：减小模型参数量，便于在资源受限的设备上部署。
- 降低计算量：减少模型计算量，提高模型运行速度。
- 提高模型效率：在保证模型性能的前提下，提高模型效率。
相关资源
更多关于模型压缩的信息，您可以参考以下链接：
神经网络结构
神经网络结构图展示了神经网络的基本组成部分，包括输入层、隐藏层和输出层。