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2. 模型压缩

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[AI-人工智能]深度学习的未来,如何利用机器学习模型进行模型压缩|模型压缩综述,机器学习模型压缩,深度学习的未来,机器学习模型压缩技术综述与应用探索

在现代计算机科学中,机器学习(Machine Learning,简称ML)是一个重要的研究领域。它涉及使用算法来让计算机从数据中自动提取模式,并将其应用到新数据上以实现预测和决策。而模型压缩(Model Compression,简称MC)则是针对复杂、耗时且难以训练的机器学习模型的一种技术。,,随着计算资源的不断提升以及模型训练时间的减少,越来越多的研究者开 …

[AI-人工智能]机器学习模型压缩,探索深度学习的极限和应用|模型压缩算法,机器学习模型压缩,深度学习,探索机器学习模型的极限与应用中的关键技术——模型压缩算法

机器学习模型压缩是研究如何有效地将大规模数据转化为可训练的深度学习模型的过程。这种技术在许多领域都有着广泛的应用,例如图像处理、自然语言处理等。,,模型压缩可以分为两种类型:一种是基于参数的压缩方法,它通过减少网络中参数的数量来提高模型的性能;另一种是基于结构的压缩方法,它通过改变网络中的权重分布或连接模式来减少网络的复杂度。,,近年来,随着深度学习的发展, …

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