Neuronale Netzwerkkompression

Das Komprimieren von neuronalen Netzen bezieht sich auf verschiedene Techniken, die dazu dienen, die Anzahl der Parameter und die Rechenkomplexität von Deep-Learning-Modellen zu reduzieren. Ziel ist es, die Vorhersagegenauigkeit des Modells beizubehalten, während der Ressourcenverbrauch gesenkt wird, um die Bereitstellbarkeit und Skalierbarkeit zu verbessern. In ressourcenbeschränkten Umgebungen wie Mobilgeräten, eingebetteten Systemen und Edge-Computing ist die Kompression von neuronalen Netzen besonders wichtig, da sie die Echtzeit-Leistung und die Energieeffizienz erheblich steigern kann.