ai_tutorial/tflite_model_compression

🧠 TensorFlow Lite 模型压缩教程

模型压缩是优化移动端AI模型性能的关键技术，主要包含以下方法：

1. 量化（Quantization）
   将浮点数权重转换为低精度整数，降低模型体积。

   例如使用 TensorFlow Lite 的量化工具进行模型转换。

2. 剪枝（Pruning）
   移除冗余的神经网络连接，提高推理速度。

   可参考 [模型优化实践指南](/ai_tutorial/tflite_model_optimization) 深入了解。

3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
   通过教师模型指导学生模型，保留关键特征。

   

4. 模型剪枝工具

   • TensorFlow Lite Pruning API
   • 模型压缩对比实验

通过这些技术，可显著减少模型大小（如从100MB压缩至5MB）并提升运行效率。建议结合 模型部署最佳实践 进行综合优化。