摘要: 在神经网络研究的前沿,我们正面临着模型精度与运行效率之间的权衡挑战。尽管架构优化、层融合和模型编译等技术已取得显著进展,但这些方法往往不足以同时满足边缘设备部署所需的模型尺寸和精度要求。 研究人员通常采用三种主要策略来实现模型压缩同时保持准确性: 模型量化:通过降低模型权重的数值精度表示(例如将16 阅读全文
posted @ 2025-05-10 10:04 deephub 阅读(34) 评论(0) 推荐(0)