模型压缩
参考：Model Compression and Efficient Deep Learning——韩松（伯禹学堂）
模型压缩三个过程：剪枝，量化（参数的表示精度可以降低），哈夫曼编码
- 1剪枝（pruning）
卷积层可达到3倍的压缩，全连接层可达10倍
剪枝率达到50%的时候准确率明显下降，更多的剪枝要加上重新训练能够维持准确率，而想要达到更大比例的剪枝，需要多轮的重新训练才可达成。
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2量化
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一些主流模型的压缩成果
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其它的关于硬件加速
参考：Model Compression and Efficient Deep Learning——韩松（伯禹学堂）
模型压缩三个过程：剪枝，量化（参数的表示精度可以降低），哈夫曼编码
剪枝率达到50%的时候准确率明显下降，更多的剪枝要加上重新训练能够维持准确率，而想要达到更大比例的剪枝，需要多轮的重新训练才可达成。
2量化
一些主流模型的压缩成果
其它的关于硬件加速