模型加速--CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization
CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization CVPR2018 http://www.sfu.ca/~ftung/ 裁剪和量化一體化框架 本文的思路比較簡單，裁剪+量化一體訓練模型分三個步驟： 1） Clipping 裁剪，將網絡中的權重係數值接近0 的權重全部置零，當然這種置零是臨時性的
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