模型压缩是深度学习领域的一个重要研究方向，旨在减小模型的大小，同时保持或提高模型的性能。以下是关于模型压缩的一些基本概念和常用方法。
常用压缩方法
- 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：将模型的权重和激活值从浮点数转换为较低精度的表示，如整数或二进制。
- 知识蒸馏：将一个大型模型的知识迁移到一个小型模型上。
应用场景
模型压缩在以下场景中非常有用：
- 移动设备：在移动设备上部署深度学习模型，需要模型小且速度快。
- 物联网设备：物联网设备通常资源有限，模型压缩可以帮助降低功耗和存储需求。
- 边缘计算：边缘计算场景中，模型压缩可以减少数据传输和存储需求。
相关资源
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图片展示
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