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引言 伴随人工智能技术火速发展,AI模型在各个领域应用越来越广泛,可是,伴随模型规模不息扩大、复杂度提升,训练、部署这些模型所需时间、资源也变得越来越昂贵,为应对这一挑战,一种名为“模型蒸馏”技术应运而生,本文将祥明介绍如何通过模型蒸馏来压缩AI模型并提升效能,协助读者更好地理解、应用这项技术。
引言 伴随深度学习技术广泛应用,神经网络模型在各个领域中发挥着越来越重点作用,可是,神经网络模型计算复杂度、资源消耗也日益增加,特别是在推理过程中,如何在保证模型性能前提下减少计算负担,变成当下研究重点方向,本文将从多个角度探讨如何在推理过程中减少神经网络计算负担,并结合具体案例实行分析。
引言 伴随人工智能技术迅猛发展,AI模型在各个领域应用越来越广泛,可是,由于AI模型往往须要大量计算资源、存储空间,这限制其在实际应用中普及层次,为搞定这一难题,研究人员提出一种有效方法——模型蒸馏〔Model Distillation〕,通过这种方法不止可以压缩AI模型大小,还可以提升模型效能,本