模型压缩是机器学习领域的一个重要话题，它可以帮助我们减少模型的复杂度，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩的基础知识和常见方法。
常见模型压缩方法
- 剪枝：通过删除模型中不必要的连接和神经元来减少模型大小。
- 量化：将模型中的浮点数转换为更小的整数来减少模型大小和计算量。
- 知识蒸馏：使用一个大型模型（教师模型）来训练一个更小的模型（学生模型）。
模型压缩的优势
- 减少模型大小：方便部署到移动设备和嵌入式设备。
- 降低计算量：提高模型的运行速度。
- 减少存储需求：降低存储成本。
示例
假设我们有一个名为 model_compression 的模型，以下是一个简单的模型压缩过程：
- 剪枝：删除模型中20%的连接。
- 量化：将模型中的浮点数转换为8位整数。
- 知识蒸馏：使用一个更大的模型来训练一个压缩后的模型。
扩展阅读
模型压缩