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当我保存权重时，我的rcnn模型太大了，如何使其更小？

当保存权重时，如果RCNN模型太大，可以采取以下几种方法来使其更小：

模型压缩：通过模型压缩技术，可以减少模型的大小。常见的模型压缩方法包括剪枝、量化和分解等。剪枝可以去除模型中冗余的连接或神经元，量化可以减少模型中参数的位数表示，而分解可以将原始模型拆分为多个小模型。这些方法可以通过减少模型的参数数量和计算量来降低模型的大小。
模型蒸馏：模型蒸馏是一种将大型复杂模型转换为小型简单模型的技术。通过训练一个大模型（教师模型）来指导一个小模型（学生模型）进行训练，学生模型可以通过学习教师模型的知识来达到与教师模型相似的性能。因为学生模型较小，所以保存的权重也会相对较小。
模型压缩与量化：可以使用压缩和量化技术将模型参数表示方式进行优化，从而减小模型的体积。压缩方法包括哈夫曼编码、矩阵分解等；量化方法包括定点化和二值化等。这些方法可以降低参数的位数，从而减小模型的大小。
模型结构优化：通过优化模型结构，可以减少模型的参数数量和计算量。例如，可以采用深度可分离卷积、轻量级网络结构或者网络剪枝等方法，减少模型中冗余信息和不必要的计算，从而达到减小模型大小的目的。
知识蒸馏：利用已经训练好的大型模型的知识来指导小模型的训练。通过将大模型的输出结果作为小模型的目标标签，将大模型的知识迁移到小模型中，从而达到减小模型大小的目的。

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