模型压缩是通过技术手段减小深度学习模型体积、提升推理效率的实践，常用于部署资源受限的场景。以下为关键内容：
常见技术方法
- 知识蒸馏（Knowledge_Distillation）
用教师模型指导学生模型学习，降低参数量。点击查看蒸馏示例 - 剪枝（Pruning）
移除冗余参数或神经元，如稀疏剪枝 - 量化（Quantization）
将浮点数权重转换为低精度表示，如INT8/INT4量化 - 模型蒸馏（Model_Distillation）
通过简化教师模型结构生成轻量版本
应用场景
- 移动端部署：如手机端模型优化
- 边缘计算：减少设备存储与计算负担
- 模型存储：降低云服务存储成本
- 快速推理：提升实时应用响应速度
扩展阅读
深度模型压缩技术详解 提供更深入的算法比较与实现指南