深度学习模型压缩是优化神经网络模型性能的关键技术，通过减少模型体积与计算量，实现更高效的部署与推理。以下是核心知识点概览：
📘 基础概念
模型压缩旨在解决深度学习模型在移动端、嵌入式设备等场景的部署难题，主要通过以下方式实现：
- 参数剪枝（Pruning）
- 量化（Quantization）
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
- 结构压缩（Structured Compression）
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📊 压缩技术对比
| 方法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 网络剪枝 | 保留重要连接 | 可能影响精度 | 实时推理系统 |
| 量化 | 显著减少内存占用 | 需要特殊硬件支持 | 移动端部署 |
| 知识蒸馏 | 生成轻量模型 | 需要教师模型 | 多模型协作场景 |
🧠 课程亮点
- ✅ 从理论到实践的完整教学体系
- 📈 通过可视化工具展示压缩效果
- 🔄 提供模型压缩前后对比实验
- 📚 拓展阅读：模型压缩数学原理