模型压缩是深度学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的尺寸，同时尽量保持模型在特定任务上的性能。以下是一些模型压缩的关键概念和常见技术。
关键概念
- 模型尺寸：模型的参数数量和计算复杂度。
- 性能：模型在特定任务上的表现，如准确率、召回率等。
- 压缩比：模型压缩前后的尺寸之比。
常见技术
- 权重剪枝：通过移除模型中不必要的权重来减小模型尺寸。
- 量化：将模型中的浮点数转换为整数，以减小模型大小和计算量。
- 知识蒸馏：将大模型的知识迁移到小模型中。
应用场景
模型压缩广泛应用于移动设备、嵌入式系统和物联网等领域，以提高模型的实时性和效率。
模型压缩示例
扩展阅读
如果您想了解更多关于模型压缩的信息，可以阅读以下文章：
希望这些信息对您有所帮助！🌟