常用深度學習網絡壓縮方式

常用深度學習網絡壓縮方式 網絡端加速的具體方式 網絡加速： **elementwise剪枝：**對於weights < threshold的點，不進行gemm運算，一次邏輯判斷用的計算資源肯定要比一次運算要少 kernel 剪枝：kernel剪枝最重要的就是如何判斷這個kernel重要還是不重要，一般來說就是給每個kernel加一個mask，同時訓練過程中，更改mask的值爲0或者1 論文參考：

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