模型压缩是机器学习领域的一项重要技术，它通过减少模型的大小和参数数量来提高模型的效率，同时保持或改善其性能。以下是一些常见的模型压缩案例：
- 权重剪枝：通过移除不重要的权重来减小模型的大小。
- 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为更小的整数，以减少模型的大小。
- 知识蒸馏：将一个大模型的知识传递到一个更小的模型上。
模型压缩示意图
以下是一些具体的案例：
- 图像识别：使用模型压缩技术来减小图像识别模型的大小，使其可以在移动设备上运行。
- 自然语言处理：将自然语言处理模型压缩，以便在资源受限的设备上使用。
要了解更多关于模型压缩的信息，请访问我们的模型压缩指南。