模型简化是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在通过减少模型的参数数量和计算复杂度，来提高模型的效率和可部署性。以下是一些关于模型简化的基础知识和相关工具。
模型简化方法
- 剪枝：通过移除网络中不必要的权重，来减少模型的参数数量。
- 量化：将浮点数权重转换为低精度表示，如整数或二进制，以减少模型大小和计算需求。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型中，使得小型模型能够以较低的计算成本实现相似的性能。
本站推荐工具
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