模型压缩是深度学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的大小，提高模型的效率，同时保持模型的性能。以下是一些关于模型压缩的关键概念和常见方法。
关键概念
- 模型大小：指模型参数的数量，通常以MB或GB为单位。
- 模型效率：指模型在运行时的计算量和内存消耗。
- 模型性能：指模型在特定任务上的表现，如准确率、召回率等。
常见方法
- 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重来减小模型大小。
- 量化：将模型中的浮点数权重转换为低精度数值，如8位或16位整数。
- 知识蒸馏：将大模型的知识转移到小模型上，从而保持小模型的性能。
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模型压缩示例
扩展阅读
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