Model Compression

Modellkompression ist ein aktives Forschungsfeld, das darauf abzielt, state-of-the-art Deep-Learning-Netze auf Geräten mit geringem Energieverbrauch und begrenzten Ressourcen einzusetzen, ohne die Genauigkeit erheblich zu beeinträchtigen. Durch die Anwendung von Techniken wie Parameterpruning, Low-Rank-Faktorisierung und Gewichtsquantisierung kann die Größe der neuronalen Netze effektiv reduziert werden, was ihre Anwendbarkeit in Edge Computing und mobilen Geräten verbessert.