模型压缩是通过优化深度学习模型，降低其存储空间与计算需求，使AI模型更高效部署的重要技术。以下是核心内容：
📌 技术方法概览
- 剪枝：移除冗余参数（例如
dense_1层的权重） - 量化：将浮点数转换为低精度表示（如从32位到8位）
- 知识蒸馏：用教师模型指导学生模型学习（如
teacher_model→student_model） - 模型蒸馏：通过简化模型结构降低复杂度（如ResNet-50 → MobileNet）
🚀 典型应用场景
- 移动端部署（如手机端图像识别）
- 边缘计算设备（如IoT传感器）
- 模型存储成本优化（如云服务中的模型分发）
- 实时推理加速（如自动驾驶系统）
💡 优势与挑战
| 优势 | 挑战 |
|---|---|
| 降低计算资源需求 | 可能损失部分精度 |
| 缩短推理时间 | 需要复杂优化策略 |
| 适合低功耗场景 | 验证过程耗时较长 |
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⚠️ 注意：实际应用中需根据任务需求权衡压缩率与性能损失。