剪枝、量化和知识蒸馏

剪枝、量化和知识蒸馏都是深度神经网络模型压缩的常用技术。

剪枝技术通过删除神经网络中冗余的神经元或连接来减小模型的大小，从而降低计算复杂度和存储需求，同时保持模型的准确性。

量化技术将高精度的浮点数权重和激活值转换为低精度的整数或定点数，从而大幅度减小了模型的大小和计算量。

知识蒸馏技术是将一个大型的、准确的模型（称为教师模型）的知识传递给一个小型的模型（称为学生模型），以提高学生模型的准确性和泛化能力。

这些技术通常被用于移动端、嵌入式设备或者边缘设备上，以满足计算资源和存储空间的限制，同时保持模型的准确性和效率。