深度網絡模型壓縮DEEP COMPRESSION

DEEP COMPRESSION 主要流程： pruning（剪枝） trained quantization（量化訓練） Huffman coding（霍夫曼編碼） 首先通過學習重要的連接來修剪網絡；接下來，量化權重以實施權重共享；最後，應用霍夫曼編碼。實際效果可以將AlexNet 無準確率損失壓縮35倍，240MB到6.9MB，VGG-16壓縮49倍，552MB到11.3MB。 Network

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