在移动端部署深度学习模型时，模型压缩是优化性能与资源占用的关键技术。以下是常见压缩方法的对比分析：
✅ 压缩方法概览
| 方法 | 原理 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 🔢 量化 | 将浮点数权重转换为低精度（如8位整数） | 显著减小模型体积，提升推理速度 | 轻量级设备部署 |
| 📖 剪枝 | 移除冗余权重或神经元 | 降低计算复杂度，节省内存 | 实时性要求高的场景 |
| 🧠 知识蒸馏 | 用大模型指导小模型训练 | 保持精度的同时压缩模型 | 需要保留性能的场景 |
| 🌐 低精度训练 | 使用低精度数据类型训练模型 | 减少存储与计算需求 | 预训练阶段优化 |
📌 图解说明
🧾 选择建议
- 优先量化：适合对速度要求高的场景（如实时图像识别）
- 结合剪枝与量化：可进一步降低模型体积（如嵌入式IoT设备）
- 知识蒸馏：推荐用于需要保留高精度的场景（如语音处理）