模型压缩与蒸馏是深度学习领域中的关键技术，旨在减小模型的尺寸，同时保持其性能。以下是一些关于模型压缩与蒸馏的基础知识和应用。
基础概念
模型压缩
模型压缩是指通过各种方法减小模型的大小，包括参数数量和计算复杂度。常见的模型压缩方法有：
- 剪枝：移除模型中不重要的连接或神经元。
- 量化：将模型的权重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。
模型蒸馏
模型蒸馏是一种将大型模型的知识迁移到小型模型的技术。它通过训练一个教师模型和一个学生模型，将教师模型的知识传递给学生模型。
应用场景
模型压缩与蒸馏在以下场景中具有广泛的应用：
- 移动设备：减小模型的尺寸，降低功耗，提高运行速度。
- 边缘计算：在资源受限的设备上进行模型推理。
- 自动驾驶：减小模型尺寸，提高实时性。
相关资源
更多关于模型压缩与蒸馏的信息，您可以参考以下资源：
模型压缩与蒸馏