Compression de réseau neuronal

La compression de réseau neuronal fait référence aux techniques d'optimisation utilisées pour réduire le nombre de paramètres et la complexité computationnelle des modèles d'apprentissage profond, améliorant ainsi leur efficacité et diminuant leur consommation de ressources. L'objectif principal est d'atteindre une miniaturisation et une accélération du modèle tout en maintenant ses performances, ce qui augmente la flexibilité de déploiement et l'efficacité énergétique. La compression de réseau neuronal a une valeur d'application importante dans les environnements à ressources limitées tels que les appareils mobiles, les systèmes embarqués et le calcul en périphérie, favorisant efficacement la diffusion des technologies d'intelligence artificielle.