神經網絡壓縮 (總結6)

                                              神經網絡壓縮 1.1神經網絡壓縮的必要性與可能性         深度學習的實際應用每每受限於其存儲和運算規模。例如,VGG-16網絡含有約1.4億浮點數參數,假設每一個參數存儲爲32位浮點數格式,則整個網絡須要佔用超過500兆存儲空間。在運算時,單張測試圖片共須要大約3.13 × 10 8 次浮點數運算。

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