Neuronales Netzwerk Kompression

Neuronale Netzwerkkompression bezieht sich auf die Optimierungstechniken, die verwendet werden, um die Anzahl der Parameter und die Rechenkomplexität von tiefen Lernmodellen zu reduzieren. Dies verbessert ihre Effizienz und verringert den Ressourcenverbrauch. Das primäre Ziel ist es, Modellverkleinerung und -beschleunigung zu erreichen, während die Modellleistung gewahrt bleibt. Dies erhöht die Bereitstellungsflexibilität und Energieeffizienz. Neuronale Netzwerkkompression hat erheblichen Anwendungswert in ressourcenbeschränkten Umgebungen wie Mobilgeräte, eingebettete Systeme und Edge Computing. Sie fördert so die weitreichende Verbreitung künstlicher Intelligenztechnologien effektiv.