模型压缩技术概览 📚
模型压缩是深度学习领域的重要研究方向，旨在通过减少模型参数量和计算复杂度，提升模型的部署效率与推理速度。以下是主流技术分类：
常见压缩方法 🔍
剪枝（Pruning）
通过移除冗余权重或神经元，如结构化剪枝_Structured_Pruning可减少计算量量化（Quantization）
将浮点数参数转换为低精度表示，如8位量化_8bit_Quantization知识蒸馏（Knowledge Distillation）
通过教师模型指导学生模型学习，如知识蒸馏_Knowledge_Distillation模型剪枝与量化结合
扩展阅读 🧭
通过合理应用这些技术，可以在保持模型性能的同时显著降低资源消耗。需要进一步了解某项技术可点击上方链接深入探索！