模型压缩是深度学习领域中一个重要的研究方向，旨在减少模型的参数数量和计算复杂度，同时保持模型性能。以下是一些常见的模型压缩技术：
常用技术
- 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重来减少模型大小。
- 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型中。
- 稀疏化：通过将模型中的权重设置为0来减少模型大小。
应用场景
模型压缩技术广泛应用于以下场景：
- 移动设备：减少模型大小，提高运行效率。
- 嵌入式系统：降低功耗，延长电池寿命。
- 云计算：提高模型部署的效率。
扩展阅读
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