什么是量化与剪枝？
量化（Quantization）和剪枝（Pruning）是深度学习模型压缩的两大核心技术，旨在减少模型参数量与计算开销，同时保持模型性能。
🧠 量化通过降低数值精度（如将32位浮点数转为8位整数）压缩模型，常用于部署到边缘设备。
🛠️ 剪枝则移除冗余参数或神经元，使模型更轻量化，适合需要实时推理的场景。
核心原理对比
| 技术 | 方法 | 效果 |
|---|---|---|
| 量化 | 降低权重/激活的位数 | 显著减少内存占用和计算量 |
| 剪枝 | 移除低重要性参数 | 降低模型复杂度，加速推理 |
应用场景示例
- 📱 移动端部署：量化降低能耗（如Android模型压缩指南）
- 📦 边缘计算：剪枝减少模型体积，便于设备端运行
- 📈 高精度需求：混合量化策略平衡精度与效率
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