增量量化網絡：towards lossless CNNs with low-precision weights

這篇文章的內容屬於模型壓縮範疇中權值的量化、共享。傳統的權值量化存在兩個不可忽視的問題： non-negligiable accuracy loss the increased number of training iterations for ensuring convergence 這篇文章認爲這些應該歸結爲傳統的方法都試圖一次性的去量化網絡，俗語說「心急吃不了熱豆腐」。針對這個問題，文章作者

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