神經網絡模型壓縮

神經網絡模型壓縮優化方法： 1.優化壓縮模型大致有三個方向: 1)更爲精細的網絡設計，簡化卷積層和全連接層的形式, 2)對模型進行裁剪}，在結構複雜的神經網絡中，往往存在着大量的參數冗餘，因此可以尋找一個適當的評定方法進行剪枝優化 3)爲了保持原有模型中的數據精度，一般常見的網絡中，都會以32bit的浮點類型保存模型權重。這種保存方式，增加了數據存儲的大小和重載模型的計算複雜度。對於以上的情況，可

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