网络剪枝(Network Pruning):通过删除模型中的冗余参数和连接,减小模型的大小,提高推理速度。
权重量化(Weight Quantization):将模型中的浮点数权重转换为较少位数的整数或定点数,减小模型大小,提高推理速度。
模型压缩(Model Compression):通过对模型进行压缩,如使用低秩近似、参数共享等方法,减小模型的大小,提高推理速度。
内存优化(Memory Optimization):通过优化模型在内存中的存储方式,减小模型的内存占用,提高推理速度。
模型量化(Model Quantization):将模型中的浮点数操作转换为整数操作,减小模型的大小,提高推理速度。
模型融合(Model Fusion):将模型中的多个操作融合为一个操作,减小模型的计算负担,提高推理速度。
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