我在使用Python 3.7和TensorFlow Lattice中的Keras预制模型构建并保存了自己的模型。然而，当我使用训练好的模型进行预测时，每个数据点的预测速度达到了毫秒级，这似乎非常慢。有没有办法加速TFL的预测过程呢？

回答：

有几种方法可以提高速度，但它们可能涉及到预测精度的权衡。我认为最有前景的三个选项是：

• 减少特征的数量
• 减少每个特征的格子数量
• 使用lattice模型的集合，每个lattice模型只接收特征的子集，然后平均不同模型的预测结果（如这里所述）