模型优化是人工智能领域的一个重要环节，它涉及到如何让模型在保持准确率的同时，减小模型的大小和降低计算复杂度。以下是一些模型优化的常见方法：

优化方法

  1. 剪枝：通过移除模型中不必要的权重来减小模型大小。
  2. 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数，以减少模型大小和计算量。
  3. 知识蒸馏：使用一个大的模型来训练一个小的模型，以保留其知识。

实践案例

以下是一个关于模型优化实践案例的链接：模型优化实践案例

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