模型压缩技术

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，同时保持其性能。以下是一些常用的模型压缩技术：

• 剪枝（Pruning）：通过移除模型中不重要的连接或神经元来减小模型尺寸。
• 量化（Quantization）：将模型的权重从浮点数转换为低精度整数，从而减小模型大小并加快推理速度。
• 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将大型模型的知识迁移到小型模型，从而实现性能的保留。

模型压缩示意图

更多关于模型压缩的细节和案例，请参考模型压缩技术详解。

• 稀疏化（Sparse Representation）：通过稀疏化模型来减小其尺寸。
• 模型融合（Model Fusion）：将多个模型融合成一个更小的模型。
• 神经架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）：自动搜索最优的模型架构，从而实现压缩。

以上这些技术各有优缺点，选择合适的技术需要根据具体的应用场景和需求。

剪枝技术示意图