PaddlePaddle中的模型压缩和加速方法有哪些

PaddlePaddle中的模型压缩和加速方法包括：网络裁剪（Network Pruning）：去除网络中的冗余参数和连接，减少模型大小和计算量。量化训练（Quantization Training）：将模型参数和激活值从32位浮点数转换为低精度的定点数或浮点数，减少模型的存储空间和计算量。模型蒸馏（Model Distillation）：通过训练一个小模型来学习一个大模型的知识，从而减少小模型在