模型压缩教程

模型压缩是机器学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的尺寸，同时保持模型的性能。以下是一些关于模型压缩的教程和资源：

常见模型压缩技术

• 权重剪枝：通过移除模型中不重要的权重来减小模型大小。
• 量化：将模型中的浮点数权重转换为较低精度的整数表示。
• 知识蒸馏：使用一个更大的模型（教师模型）来指导一个更小的模型（学生模型）。

教程资源

1. 深度学习模型压缩技术综述
2. TensorFlow Model Optimization Toolkit

图片示例

量化模型：

剪枝模型：

希望这些资源能帮助您更好地了解模型压缩技术。