如何高效进行模型剪枝？五大实用策略提升性能与精度平衡
在深度学习模型部署中，模型大小与推理效率的矛盾始终是核心挑战。模型剪枝技术通过移除冗余参数，成为解决这一问题的关键手段。本文AI铺子将从重要性评估、结构化剪枝、动...
模型剪枝的类型有哪些？结构化 vs 非结构化剪枝详解
在深度学习模型部署过程中，模型大小与推理效率的平衡始终是核心挑战。模型剪枝技术通过移除冗余参数，成为解决这一问题的关键手段。根据剪枝粒度与硬件适配性差异，模型剪...
模型剪枝与其他压缩技术对比：剪枝、量化、蒸馏有何区别？
随着深度学习模型参数量突破千亿级，模型压缩技术成为连接实验室研究与工业落地的关键桥梁。其中，模型剪枝、量化与知识蒸馏作为三大主流压缩方法，因其技术路径差异显著，...
什么是模型剪枝（Model Pruning）？——深度学习模型压缩入门解析
模型剪枝（Model Pruning）作为一种经典的模型压缩技术，通过移除神经网络中冗余的权重或结构，在保持模型性能的同时显著降低计算和存储开销。本文AI铺子将从剪枝的基本原理...