模型压缩是深度学习模型优化的关键技术，旨在降低模型体积与计算成本，同时保持高精度。以下是主流方法及原理：

  1. 模型剪枝（Pruning）
    通过移除冗余权重或神经元，减少模型参数量。
    ⚙️ 技术类型：

    • 稀疏剪枝（Sparse Pruning）
    • 结构化剪枝（Structured Pruning）
    • 逐层剪枝（Layer-wise Pruning）
    模型剪枝_技术

  2. 权重量化（Quantization）
    将浮点数权重转换为低精度表示（如INT8），降低存储与计算需求。
    📊 量化方式：

    • 动态量化（Dynamic Quantization）
    • 静态量化（Static Quantization）
    • 基于训练的量化（Training-aware Quantization）
    权重量化_方法

  3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）
    用大模型（教师模型）指导小模型（学生模型）训练，保留关键特征。
    🌟 优势：

    • 保持高精度的同时显著缩小模型体积
    • 支持模型迁移学习
    知识蒸馏_示意图

  4. 模型剪枝与量化结合
    通过联合优化进一步压缩模型，例如：

    • 剪枝后量化（Prune-Then-Quantize）
    • 量化感知训练（Quantization-Aware Training）
    联合压缩_技术

📌 扩展阅读：
如需了解模型压缩在移动端的部署实践，可访问 /zh/tutorials/model_optimization 获取更多案例。