模型优化是数据科学领域的一个重要环节，它涉及到如何提高模型的性能、效率和可扩展性。以下是一些关于模型优化的教程和资源。

常见优化方法

  • 模型剪枝：通过移除模型中的冗余参数来减少模型的大小。
  • 量化：将模型的权重和激活值从浮点数转换为整数，以减少模型的存储和计算需求。
  • 知识蒸馏：使用一个小型模型来模仿大型模型的输出。

教程资源

实践案例

想要了解更多模型优化的实践案例，可以访问我们的案例库。

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模型优化

希望这些资源能够帮助您更好地理解模型优化。