模型压缩是优化机器学习模型性能的关键技术，尤其在部署资源受限的场景（如移动端或嵌入式设备）中至关重要。本教程将深入探讨高级技巧与实践。
核心方法概览
知识蒸馏（Knowledge Distillation）
通过训练一个简化模型（学生模型）来模仿复杂模型（教师模型）的行为，降低推理成本。模型量化（Quantization）
将模型参数从浮点数转换为低精度表示（如INT8），显著减少内存和计算需求。剪枝（Pruning）
移除模型中冗余的权重或神经元，提升推理速度并降低存储开销。神经网络架构搜索（NAS）
自动设计轻量级网络结构，平衡精度与效率。
实践建议
选择合适的技术组合
根据任务需求（如精度损失容忍度、硬件限制）决定使用哪种压缩方法。
例如：移动端推荐量化+剪枝，而嵌入式设备可能更适合知识蒸馏。评估压缩效果
使用工具（如TensorRT、ONNX Runtime）测试压缩后的模型性能，确保满足实际需求。参考社区资源
如需深入了解模型压缩的最新进展，可访问 模型压缩技术专题 阅读更多案例与论文。
拓展学习
通过以上方法，开发者可以有效降低模型的计算与存储需求，同时保持较高的准确率。如需进一步探讨具体实现细节，欢迎在评论区提问！ 💡