🧠 高级模型压缩技术指南 📈

技术概述 📚

模型压缩是让深度学习模型更轻量化的核心手段，高级技术包括：

• 知识蒸馏（Knowledge_Distillation）：通过教师模型指导学生模型学习
• 量化技术（Quantization_Technique）：将浮点运算转换为低精度计算
• 结构剪枝（Structure_Pruning）：移除冗余参数与神经元
• 动态压缩（Dynamic_Compression）：结合模型蒸馏与网络剪枝的混合方法

典型应用场景 📊

1. 移动端部署（Mobile_Deployment）：如使用轻量模型压缩技术部署到手机端
2. 实时推理加速（Realtime_Inference_Acceleration）：通过量化降低计算延迟
3. 资源受限环境（Resource_Limited_Environment）：如嵌入式设备的模型优化
4. 模型迭代优化（Model_Iteration_Optimization）：压缩后模型的持续改进

扩展阅读 🌐

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