3.2.5 模型剪枝（Model Pruning）与模型压缩（Model Compression）

文档摘要

3.2.5 模型剪枝（Model Pruning）与模型压缩（Model Compression）模型微调与参数训练的“瘦身秘籍”：L2 正则化驱动的模型剪枝与压缩在深度学习的浩瀚星空中，预训练模型犹如一颗颗耀眼的恒星，它们拥有强大的知识储备，只需经过微调，便能在各种下游任务中绽放光芒。然而，这些“巨无霸”模型也带来了新的挑战：庞大的参数量不仅消耗着惊人的计算资源，也限制了它们在资源受限设备上的部署。为了让模型轻装上阵，高效落地，模型剪枝 (Model Pruning) 和模型压缩 (Model Compression) 技术应运而生，它们如同精湛的雕刻师，在模型这座“大理石像”上精雕细琢，去除冗余，保留精华，让模型在保持性能的同时，变得更加轻盈灵动。