Model Compression 技术在深度学习领域的应用越来越广泛。它可以帮助我们减小模型的体积，减少内存消耗，提高模型部署的效率。以下是一些关于模型压缩的常见技术和方法。
常用模型压缩技术
- 权重剪枝（Weight Pruning）：通过移除不重要的权重来减小模型大小。
- 量化（Quantization）：将浮点数权重转换为低精度整数。
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将大模型的知识转移到小模型中。
模型压缩的优势
- 降低模型大小：减小模型的体积，减少内存消耗。
- 提高部署效率：加快模型的推理速度，提高模型部署的效率。
- 节省带宽：在网络传输中节省带宽，降低延迟。
相关资源
了解更多关于模型压缩的知识，可以访问以下链接：
模型压缩示意图