神經網絡量化

前言 神經網絡在圖像、語音識別等領域使用愈來愈普遍，大部分實時性要求不高的服務均可以部署在雲上，然而仍是有很多模型須要在計算能力有限的可移動設備上快速運行，如人臉解鎖、拍照視頻的實時處理等。git 通常訓練的模型採用的都是32位浮點數，考慮到大部分的模型都具備比較強的抗噪能力，即即便輸入受到了必定的干擾，最後預測出正確的結果，因此在手機等智能設備上，能夠經過適當下降精度而基本影響結果的正確率，來達

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