📌 什么是模型压缩？
模型压缩是通过算法优化和结构改进，在保持模型性能的同时减少模型体积与计算量的技术。常见方法包括：
- 剪枝（Pruning）：移除冗余参数
- 量化（Quantization）：降低数值精度
- 知识蒸馏（Knowledge Distillation）：通过教师模型指导学生模型
- 低秩近似（Low-Rank Approximation）：简化权重矩阵
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🧠 应用场景
模型压缩技术广泛应用于：
- 移动设备端部署（📱）模型压缩技术
- 实时推理加速（⏱️）
- 模型存储优化（📦）
- 联邦学习与边缘计算（🌐）
🌐 项目亮点
- 高效压缩率：可达80%以上体积缩减
- 精度保障：通过自适应校准保持90%+准确率
- 跨平台支持：兼容PyTorch、TensorFlow等主流框架
- 可视化工具：内置模型结构分析仪表盘
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📈 技术对比
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 剪枝 | 实现简单 | 可能导致信息丢失 |
| 量化 | 显著减小体积 | 需要特殊硬件支持 |
| 蒸馏 | 保持高精度 | 训练成本较高 |
📌 图片展示不同压缩方法的性能对比
模型压缩方法对比