模型压缩是深度学习领域的重要技术，旨在减少模型体积与计算量，提升部署效率。以下是几种常见方法：
神经网络剪枝
通过移除冗余权重或神经元，降低模型复杂度。例如：
- 权重剪枝：删除绝对值较小的权重
- 结构化剪枝：整行/整列删除
- 动态剪枝：根据输入数据实时调整
量化方法
将模型参数从浮点数转换为低精度表示（如INT8），具体实现包括：
- 训练后量化：在训练完成后进行量化
- 量化感知训练：在训练过程中引入量化噪声
- 混合精度量化：部分参数使用低精度，部分保留高精度
知识蒸馏
利用教师模型指导学生模型训练，通过以下步骤实现：
- 训练教师模型
- 用教师模型生成软标签
- 学生模型学习软标签分布
需要了解更多？可访问 /zh/models/optimization 查看模型优化相关技术