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摘要
摘要：随着深度学习模型的不断发展和应用，模型的大小和计算复杂度成为制约其应用的关键因素。本文将围绕机器学习模型压缩这一主题，分别介绍量化剪枝、知识蒸馏和神经架构搜索三种技术，并通过实际代码示例进行实践，探讨如何有效