神经网络压缩

神经网络压缩是指通过优化技术减少深度学习模型的参数量和计算复杂度，以提高模型的运行效率和降低资源消耗。其主要目标是在保持模型性能的前提下，实现模型的小型化和加速，从而提升部署灵活性和能效比。神经网络压缩在移动设备、嵌入式系统和边缘计算等资源受限环境中具有重要应用价值，能够有效推动人工智能技术的广泛应用。