# 模型壓縮（Model Compression）

模型壓縮是指減少機器學習模型大小和計算複雜度的技術，以便在資源有限的設備上部署，同時保持模型性能。

## 完整說明

模型壓縮是一種減少機器學習模型大小和計算複雜度的技術。它旨在降低模型對儲存空間、記憶體和計算資源的需求，使其能夠在資源有限的設備上（例如，手機、嵌入式系統）部署，同時保持模型的預測準確度。常見技術包括量化、剪枝和知識蒸餾。

## 常見問題

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