模型压缩是人工智能领域中的一个重要研究方向，它旨在减少模型的参数数量和计算复杂度，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩的知识点：

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少模型大小。
  2. 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度整数。
  3. 知识蒸馏：将大型模型的知识转移到小型模型上。

模型压缩应用

模型压缩在移动设备和嵌入式系统中有着广泛的应用，如智能手机、可穿戴设备和物联网设备等。

相关资源

更多关于模型压缩的资料，可以参考以下链接：

模型压缩示例