模型压缩是深度学习领域中的一项重要技术，旨在减小模型的参数量和计算复杂度，同时保持模型的性能。以下是一些常见的模型压缩技术：
- 剪枝（Pruning）：通过移除模型中不重要的连接或神经元来减少模型大小。
- 量化（Quantization）：将模型的权重从浮点数转换为较低精度的整数，从而减小模型大小并加速计算。
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将大型模型的知识传递给小型模型，使得小型模型能够达到与大型模型相似的性能。
模型压缩流程图
以下是一些模型压缩技术的具体应用：
- 移动端和嵌入式设备：通过模型压缩技术，可以使深度学习模型在移动端和嵌入式设备上运行，从而实现实时推理。
- 边缘计算：模型压缩技术有助于减少边缘计算设备上的带宽和计算资源消耗。
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