模型压缩概述

模型压缩是机器学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的大小，同时尽量保持模型性能。以下是一些常见的模型压缩技术：

  • 权重剪枝：通过移除模型中的冗余权重来减小模型大小。
  • 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数，从而减少模型的大小。
  • 知识蒸馏：使用一个较大的教师模型来指导一个较小的学生模型，使得学生模型能够在保持性能的同时减小大小。

模型压缩示意图

以下是一些开源的模型压缩工具：

  • TFLite：TensorFlow Lite 是一个开源的轻量级深度学习库，用于移动和嵌入式设备。
  • ONNX Runtime：ONNX Runtime 是一个高性能的开源执行引擎，可以用于各种深度学习模型。
  • PyTorch Lite：PyTorch Lite 是一个轻量级的深度学习库，专为移动和嵌入式设备设计。

更多信息，请访问模型压缩工具。