模型压缩是人工智能领域的一个重要研究方向，它旨在减小模型的尺寸，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩的基础知识和实用指南。
常见模型压缩方法
- 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重来减小模型尺寸。
- 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为低精度格式，如整数或定点数。
- 知识蒸馏：将大型模型的知识迁移到小型模型中。
实践建议
- 选择合适的压缩方法：根据你的具体需求选择合适的压缩方法。
- 评估模型性能：在压缩模型后，确保模型性能没有显著下降。
- 使用工具和框架：利用现有的工具和框架可以简化模型压缩过程。
扩展阅读
模型压缩示例