模型压缩是深度学习领域中一个重要的研究方向，旨在减小模型的参数量和计算复杂度，同时保持模型性能。以下是一些关于模型压缩理论的基本概念和常见方法。
常见模型压缩方法
- 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低精度整数。
- 知识蒸馏：使用一个大的教师模型来指导一个小的学生模型学习。
模型压缩的优势
- 减少存储需求：压缩后的模型可以存储在更小的空间中。
- 降低计算成本：压缩后的模型可以更快地运行，减少计算资源的需求。
- 提高部署效率：在移动设备和嵌入式系统中，压缩模型可以更有效地运行。
扩展阅读
想要了解更多关于模型压缩的知识，可以阅读以下文章：
模型压缩示例