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1.全連接層剪枝 全連接層剪枝的學習,參考論文《DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING》 解決的問題:模型參數量的壓縮,運算量的減少 解決思路:1.根據權重大小,刪除參數。2.參數共享,量化權重矩陣,3.霍夫曼編碼 結論:參數量壓
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