剪枝版与半精度版模型有什么区别

剪枝版与半精度版模型有什么区别

以下是关于剪枝版与半精度版模型有什么区别的介绍

1、用途不同:剪枝版模型常用于在资源受限制的场景下,如移动端应用、嵌入式设备等。半精度版模型常用于深度学习模型,可高幅度减小深度学习模型的大小,节省存储空间,提高计算效率,降低能耗和模型部署所需的成本。

2、精度不同:剪枝版模型剪枝后,准确率会下降(如果排名结果准确的话,下降不会太多),网络通常是训练-剪枝-训练-剪枝迭代恢复的。半精度版模型实现的关键是在减少位数的前提下,尽量保留模型的精度和准确性。


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