神經網絡模型量化論文小結

      如今「邊緣計算」愈來愈重要，真正能落地的算法纔是有競爭力的算法。隨着卷積神經網絡模型堆疊的層數愈來愈多，網絡模型的權重參數數量也隨之增加，專用硬件平臺能夠很好的解決計算與存儲的雙重需求，但目前還不成熟，存在些亟待解決的問題，沒能大規模商用。對模型進行參數量化的主要目的是減少模型存儲體積，加速運算，可以將算法應用在通用的嵌入式移動平臺。陸陸續續閱讀了關於模型量化的論文，經過這篇博客作一個

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