深度学习模型压缩与优化的新趋势
2025-07-01
近年来,随着深度学习模型在图像识别、自然语言处理、语音合成等领域的广泛应用,模型的规模也在持续扩大。虽然大规模模型通常能够提供更高的准确率,但其计算成本高、推理速度慢、内存占用大等问题也日益突出。因此,如何对深度学习模型进行有效的压缩与优化,使其能够在资源受限的设备上部署并保持较高的性能,成为当前研究的热点之一。模型压缩的核心目标是在尽可能减少模型参数量和计算量的同时,保持或接近原始模型的性能。目
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