深度学习模型压缩是近年来研究的热点，它旨在在不显著牺牲模型性能的情况下减小模型的尺寸。以下是一些基础概念和技巧。
压缩方法
- 权重剪枝（Weight Pruning）：通过移除模型中不重要的权重来减少模型大小。
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：将大型模型的知识转移到小型模型上。
- 量化（Quantization）：将模型的权重和激活值转换为较低精度的表示。
实践技巧
- 选择合适的压缩方法：根据模型类型和应用场景选择合适的压缩方法。
- 优化模型架构：设计轻量级的模型架构，以减少模型大小。
- 使用预训练模型：使用预训练模型作为起点，可以减少训练时间和计算资源。
扩展阅读
想要了解更多关于深度学习模型压缩的知识，可以阅读以下教程：
模型压缩示例