2401_84730866的博客

原创 英特尔作业心得

其中，量化方法是一个亮点，通过将模型参数从浮点数转换为低精度整数，降低了计算资源和存储空间成本。这一技术更易于整合到现有的深度学习框架中，对超参数的影响也较小，这是非常重要的进步。这一方法在保持模型精度的同时，提高了量化效率。知识蒸馏则通过训练一个较小的学生模型来模仿大型教师模型的行为，从而在保持性能的同时实现模型压缩。这些方法的结合，为高效深度学习模型的实现提供了强有力的支持。从硬件加速和性能优化方面，英特尔展示了诸多优化技术，这些技术不仅提升了深度学习模型的训练和推理效率，更为实际应用提供了重要支持。