模型压缩是机器学习领域的重要研究方向，旨在通过减少模型的参数量和计算量，提升部署效率与资源利用率。以下是核心内容总结：
📌 常见压缩方法
剪枝（Pruning）
移除冗余参数或神经元，如模型压缩_剪枝量化（Quantization）
将浮点数参数转换为低精度表示，如模型压缩_量化知识蒸馏（Knowledge Distillation）
通过教师模型指导学生模型，如模型压缩_知识蒸馏结构化压缩（Structured Compression）
优化模型结构，如模型压缩_结构优化
🎯 应用场景
- 移动端部署（如手机、嵌入式设备）
- 边缘计算与实时推理
- 模型存储与传输成本降低
- 能耗优化与绿色计算
📘 延伸阅读
如需深入了解具体技术实现，可访问：/model-compression/techniques