📚 TensorFlow 模型优化指南 💡

模型优化是提升机器学习模型性能的关键步骤，以下内容将带你了解核心方法与实践技巧：

🎯 优化目标

• 减小模型体积：便于部署与存储 📦
• 提高推理速度：降低计算资源消耗 ⏱️
• 保持模型精度：避免性能妥协 🔍

🔄 常见优化方法

1. 量化（Quantization）
   将浮点数权重转换为低精度表示，如INT8。

   [深入学习量化方法](/tutorials/tensorflow/quantization)

2. 剪枝（Pruning）
   移除冗余参数或神经元，降低模型复杂度 📊

   

3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
   通过教师模型指导学生模型，实现轻量化部署 🧠

📌 实践建议

• 使用TensorFlow Model Optimization工具包 📦
• 结合具体任务选择优化策略 🎯
• 优先验证精度影响后再部署 🧪

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