模型压缩是机器学习领域的一个重要研究方向,旨在减小模型的体积,降低计算复杂度,同时保持模型性能。以下是一些关于 AI 模型压缩的常见方法:
常用模型压缩方法
- 权重剪枝 (Weight Pruning): 通过移除模型中不重要的权重来减小模型大小。
- 量化 (Quantization): 将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数。
- 知识蒸馏 (Knowledge Distillation): 利用一个更大的教师模型来训练一个更小的学生模型。
模型压缩工具
- TensorFlow Model Optimization Toolkit (TF-MOT): 由 Google 开发,用于优化 TensorFlow 模型的工具。
- PyTorch Slim: PyTorch 中的模型压缩工具。
扩展阅读
更多关于模型压缩的内容,可以参考以下链接:
模型压缩示例