1. 参数量化：将模型中的参数从32位浮点数转换为较低位数的整数表示，减少参数存储空间和计算量。
2. 网络剪枝：通过删除模型中冗余的连接或神经元，减少模型的复杂度和计算量。
3. 模型蒸馏：利用一个较大且准确的模型（教师模型）来指导一个较小的模型（学生模型）学习，从而减少学生模型的复杂度。
4. 权重共享：将模型中共享参数的部分共享，减少参数数量和模型大小。
5. 模型量化：将模型中的权重和激活值转换为较低位数的表示，减少计算量和内存占用。
6. 网络蒸馏：将一个大型模型的soft target输出作为小型模型的监督信号，从而减少小型模型的过拟合风险。
通过以上技术，可以在不显著牺牲模型性能的情况下，大大减小模型的大小和计算复杂度，使得模型适用于在资源受限情况下的部署和应用。
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