大模型-模型压缩：量化、剪枝、蒸馏、二值化 (4)
一、模型压缩概述
1.模型压缩的必要性
2.模型压缩的目标
二、量化
1.量化原理
2.量化方法分类
3.量化的优势与局限
三、剪枝
1.剪枝原理
2.剪枝方法分类
3.剪枝的优势与局限
四、蒸馏
1.蒸馏原理
2.蒸馏方法流程
3.蒸馏的优势与局限
五、二值化
1.二值化原理
2.二值化方法应用
3.二值化的优缺点
相关推荐
云和数据.ChenGuang2 天前
python对接mysql和模型类的故障强化试剂瓶2 天前
全面掌握Ergosterol-PEG-Biotin，麦角甾醇PEG生物素的使用与注意事项郝学胜-神的一滴2 天前
特征选择利器：深入理解SelectKBest与单变量特征选择流㶡3 天前
scikit-learn之KNN算法实战鸢尾花分类李昊哲小课5 天前
机器学习核心概念与经典算法全解析醉舞经阁半卷书16 天前
Python机器学习常用库快速精通李昊哲小课6 天前
奶茶店销售额预测模型kuiini9 天前
scikit-learn 常用算法与评估方法【Plan 7】龙腾AI白云11 天前
【产品数字孪生体与数字样机及数字化交付的应用】小饼干超人11 天前
如何兼容不同版本的 scikit-learn（sklearn）库，统一获取“均方根误差（RMSE）”的计算函数