深度学习模型压缩技术详解📌

深度学习模型压缩是优化模型部署效率的关键技术，主要通过减少模型规模和计算量来实现。以下是几种主流方法：

1. 模型剪枝（Pruning）

通过移除冗余权重或神经元，降低模型复杂度。

- **稀疏剪枝**：保留重要连接，删除不重要的 - **结构化剪枝**：按层或通道进行裁剪 - **动态剪枝**：训练过程中逐步优化剪枝策略

2. 量化（Quantization）

将浮点数参数转换为低精度表示（如INT8），减少存储与计算需求。

- 8位整型量化 - 混合精度量化 - 量化感知训练（Quantization-Aware Training）

3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

通过教师模型指导学生模型学习，保留关键知识。

- 温度缩放（Temperature Scaling） - 损失函数设计 - 多教师蒸馏策略

4. 低秩近似（Low-Rank Approximation）

用低秩矩阵替代原始权重，压缩模型参数。

- 矩阵分解技术 - 基于秩的压缩比控制

5. 模型架构优化

设计轻量化网络结构（如MobileNet、EfficientNet）。

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扩展阅读

如需深入了解模型压缩工具与实践，可参考：
/zh-cn/tutorials/model_compression_tools

通过结合多种技术，可实现精度与效率的平衡（🎯）。实际应用中需根据硬件条件与任务需求选择合适方案。