閒話模型壓縮之網絡剪枝（Network Pruning）篇

1. 背景 今天，深度學習已成爲機器學習中最主流的分支之一。它的普遍應用不可勝數，無需多言。但衆所周知深度神經網絡（DNN）有個很大的缺點就是計算量太大。這很大程度上阻礙了基於深度學習方法的產品化，尤爲是在一些邊緣設備上。由於邊緣設備大多不是爲計算密集任務設計的，若是簡單部署上去則功耗、時延等都會成爲問題。即便是在服務端，更多的計算也會直接致使成本的增長。人們正在從各個角度試圖克服這個問題，如這幾

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