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《前端集成轻量级机器学习模型的实时推理优化实践：基于TensorFlow.js的模型压缩与浏览器端性能调优》
通过模型压缩（量化、剪枝）和浏览器端性能调优（硬件加速、代码优化），可以显著提升前端机器学习模型的推理效率。未来，随着WebAssembly和WebGPU的进一步普及，TensorFlow.js在实时交互场景（如AR/VR、智能客服）中的潜力将被进一步释放。关键实践建议优先选择轻量级模型架构（如MobileNet、EfficientNet）。结合量化和剪枝技术，平衡模型精度与效率。利用WebGL/WebAssembly后端，最大化硬件加速效果。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_36287830/article/details/149623233
判断题：
**模型量化可以显著减小模型体积并加速推理。**(单选)
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