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用更少的bit来存参数，（例如32个bit改成16个bit）
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把参数分群，用更少的bit来代表参数
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通过霍夫曼编码，把出现频率高的值用更少的bit来表示
只用正一负一两个值来表示网络。
存一组真实值的参数，还有二值化参数。
随机初始化一组参数，通过最近的二值化参数计算梯度方向，根据方向优化真实参数，再找最接近的。知道最后一次找到真实参数最近的二值化参数。
在论文中结果很好，有的数据集比真实参数错误率还低。
有点像正则化。
用更少的bit来存参数，（例如32个bit改成16个bit）
把参数分群，用更少的bit来代表参数
通过霍夫曼编码，把出现频率高的值用更少的bit来表示
只用正一负一两个值来表示网络。
存一组真实值的参数，还有二值化参数。
随机初始化一组参数，通过最近的二值化参数计算梯度方向，根据方向优化真实参数，再找最接近的。知道最后一次找到真实参数最近的二值化参数。
在论文中结果很好，有的数据集比真实参数错误率还低。
有点像正则化。
用更少的bit来存参数，（例如32个bit改成16个bit） 把参数分群，用更少的bit来代表参数 通过霍夫曼编码...
1.https://blog.csdn.net/weixin_44474718/article/details/9...
1、环境搭建2、通过python训练一个tensorflow模型3、模型参数固化，模型量化压缩4、tensorfl...
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https://jackgittes.github.io/2018/08/24/paper-reading-10/...
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本文标题：模型压缩（三）：量化
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rdjowhtx.html
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