模型压缩是机器学习领域的一个重要研究方向，旨在减少模型的尺寸和计算复杂度，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩的教程，帮助您更好地理解这一领域。
常见模型压缩方法
权重剪枝（Weight Pruning） 权重剪枝通过移除模型中不重要的权重来减少模型尺寸。
量化（Quantization） 量化将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度表示，如整数。
知识蒸馏（Knowledge Distillation） 知识蒸馏是一种将大模型的知识迁移到小模型的方法。
教程列表
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中心剪枝示例：
量化示例：