instruction: Nevezzen meg három konkrét technikát a neurális hálózatok memóriaigényének csökkentésére.
output: A neurális hálózatok memóriaigényének csökkentésére számos technika létezik, többek között a következők:
  
  1. **Futtatás**: A metszés egy olyan technika, amely a hálózat neuronjai közötti felesleges vagy redundáns kapcsolatok eltávolítását jelenti. Ez csökkenti a tárolandó paraméterek számát, és kisebb memóriaigényt eredményez. Különböző metszési módszerek léteznek, mint például a nagyságalapú metszés, ahol a kis súlyú kapcsolatok eltávolításra kerülnek, és a mozgásalapú metszés, ahol az alacsony érzékenységű súlyok eltávolításra kerülnek.
  
  2. **Kvantálás**: A kvantálás a neurális hálózat súlyainak és aktiválásainak pontosságának csökkentését jelenti, ami jelentősen csökkentheti a modell memóriaigényét. A kvantálásnak különböző szintjei vannak, például int8 vagy float16, amelyek a modell konkrét memóriaigényétől és teljesítmény-kompromisszumától függően alkalmazhatók.
  
  3. **Tudásdisztilláció**: A tudásdesztilláció során egy kisebb tanulói modellt képezünk ki, hogy utánozza egy nagyobb tanári modell viselkedését. A tanuló modellt nem az eredeti adatokon, hanem a tanító modell kimenetein képezzük, ami lehetővé teszi, hogy a tanuló modell megtanulja megközelíteni a tanító modell viselkedését lényegesen kevesebb paraméter felhasználásával. Ez a technika kisebb, hatékonyabb modellt eredményez, amelynek tárolásához és használatához kevesebb memória szükséges.