模型压缩教程

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，同时尽量保持模型的性能。以下是一些关于模型压缩的教程，帮助你更好地理解这一技术。

常用模型压缩方法

1. 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重来减小模型大小。
2. 量化：将模型中的浮点数权重转换为整数权重，从而减小模型大小。
3. 知识蒸馏：将大模型的知识迁移到小模型中，从而保持性能。

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权重剪枝

量化

知识蒸馏

希望这些内容能帮助你更好地了解模型压缩技术。