RieM
分类: 量化与低秩
RieM
定义
基于黎曼映射（Riemann mapping）的 data-free 模型压缩方法，利用遍历动力系统的混沌轨道编码网络权重
核心要点
属于 遍历动力系统 压缩范式
Data-free：不需要训练数据或校准数据
用低维初始种子 + 迭代映射规则生成高维权重向量
在 Big2Small 的实验中作为主要对比基线
在权重分布保真度上不如 Big2Small（Q-Q 图偏离对角线，尤其在分布尾部）
代表工作
Big2Small: 证明 RieM 等价于 RNN，并提出更优的 INR 替代方案