Compression de réseau neuronal

La compression des réseaux neuronaux consiste en l'utilisation de diverses techniques pour réduire le nombre de paramètres et la complexité computationnelle des modèles d'apprentissage profond, ce qui permet d'obtenir une meilleure efficacité de stockage et de performance en temps réel. L'objectif principal est de maintenir la précision prédictive du modèle tout en diminuant sa consommation de ressources, ce qui améliore sa flexibilité de déploiement et sa scalabilité. La compression des réseaux neuronaux est particulièrement importante dans les environnements à ressources limitées tels que les appareils mobiles, les systèmes embarqués et le calcul en périphérie, car elle peut considérablement améliorer les performances en temps réel et l'efficacité énergétique du modèle.