模型压缩是机器学习领域的一个重要话题，它涉及到如何减小模型的尺寸，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩的教程和资源。
常见模型压缩方法
权重剪枝（Weight Pruning） 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（Quantization） 量化是将模型中的浮点数转换为固定点数的过程，可以显著减小模型大小。
知识蒸馏（Knowledge Distillation） 知识蒸馏是一种将大模型的知识迁移到小模型的技术。
教程资源
以下是一些关于模型压缩的教程和资源：
实践案例
模型压缩示例