Deep Compression 是由 Google 研究团队提出的一种高效模型压缩技术，旨在通过量化、剪枝和训练等步骤，显著减少深度学习模型的体积和计算需求，同时保持较高的推理精度。该技术广泛应用于移动端和嵌入式设备的部署场景。
核心优势
- 🛠️ 轻量化设计：将模型参数从 32 位浮点数压缩至 8 位整数，减少存储空间和内存占用
- 📦 快速推理：通过剪枝优化模型结构，降低计算复杂度，提升运行效率
- 🧠 精度保持：采用知识蒸馏等方法，在压缩后仍能维持原有模型性能
- 🌐 跨平台兼容：支持多种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch），便于集成部署
应用场景
- 📱 移动端设备（如手机、智能手表）的模型部署
- 🧰 工业检测、自动驾驶等对计算资源敏感的领域
- 📚 教育场景中的模型可视化与教学演示
相关资源
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