模型压缩是人工智能领域的一个重要研究方向，它旨在减小模型的体积，同时保持模型的性能。以下是关于模型压缩的概述。
模型压缩的意义
- 减少存储空间：压缩后的模型体积更小，可以节省存储空间。
- 降低计算成本：压缩后的模型计算量更小，可以降低计算成本。
- 提高部署效率：压缩后的模型可以更快地部署到移动设备上。
常见的模型压缩方法
- 剪枝：通过移除模型中不重要的连接或神经元来减小模型体积。
- 量化：将模型的权重从浮点数转换为整数，从而减小模型体积。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型中。
模型压缩的应用
- 移动端AI应用：如手机、平板电脑等移动设备。
- 嵌入式设备：如智能家居、可穿戴设备等。
相关资源
更多关于模型压缩的信息，您可以访问模型压缩详细教程。
模型压缩