剪枝版与半精度版模型有什么区别
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 。
【剪枝版与半精度版模型有什么区别】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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