模型量化技术 📊
通过将模型权重从32位浮点数转换为8位整数，可显著减少模型体积。例如：
- 量化感知训练：在训练阶段模拟量化效果，提升推理精度
- 动态量化：对运行时数值范围进行自适应量化
- 混合量化：结合整型和浮点型量化策略
模型剪枝策略 📦
去除冗余计算单元是优化关键：
- 结构化剪枝：删除整个卷积核或神经元
- 非结构化剪枝：通过阈值移除低重要性权重
- 训练后剪枝：在训练完成后进行裁剪操作
TensorFlow Lite编译器优化 🔧
使用tflite_convert工具时可启用：
--optimizations=LOCAL_RESPONSE_NORMALIZATION：启用局部响应归一化优化--allow_nightly_builds：启用实验性优化特性--use_nnapi：集成Android神经网络API加速
移动端部署最佳实践 📱
- 使用
tf.lite模块进行模型转换 - 启用GPU/NNAPI加速（需设备支持）
- 采用量化后的模型进行推理
- 优化输入预处理流程