模型压缩论文社区

模型压缩是深度学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的大小，同时保持或提高模型的性能。以下是一些关于模型压缩的论文，供您参考。

论文列表

• 深度压缩技术综述

  • 本文对深度压缩技术进行了详细的综述，包括模型剪枝、量化、知识蒸馏等方法。

• 基于知识蒸馏的模型压缩方法

  • 本文介绍了基于知识蒸馏的模型压缩方法，通过将大模型的知识迁移到小模型，实现模型压缩。

• 模型剪枝技术在图像识别中的应用

  • 本文探讨了模型剪枝技术在图像识别中的应用，通过剪枝减少模型参数，提高模型效率。

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模型压缩技术中，量化是一个重要的步骤。以下是一个量化过程的示意图。