为啥深度学习模型可以有剪枝量化这种操作，结果为什么不是谬以千里？ ?
2024-12-14 阅读 8
深度学习模型可以进行剪枝和量化操作的原因在于深度学习模型通常存在大量冗余参数，这些参数并非都对模型的性能起到关键作用。通过剪枝操作，可以去除这些冗余参数，从而减少模型的复杂度和计算量，同时保持模型的性能。而量化操作则是将模型中的参数从浮点数转换为低精度的定点数或者整数，从而减少模型的存储空间和计算量。
虽然剪枝和量化操作会导致模型的精度略微下降，但通常这种下降是可以接受的，并且通过一些优化方法可以尽量减小精度损失。因此，剪枝和量化操作并非谬以千里，而是一种有效的优化方法，可以在减少模型计算和存储成本的同时，保持模型性能。
更新于 2024年12月14日
