qq_29367075的博客

突然发现了这个博客，罗列了很多关于各种不同方法的网络压缩论文，我觉得很有帮助，在以后学习实践中完全可以当做手册进行查看，因为记录下这个地址。请跳转至https://www.cnblogs.com/zhonghuasong/p/7822572.htmlhttps://blog.youkuaiyun.com/weixin_30361641/article/details/98228465?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-title-6&spm=

一：背景介绍众所周知的是，神经网络有个很大特点就是参数太多了，计算量太大了，可能是几百兆的规模，这么大的存储量和计算量在小型设备上是运行不起来的，我们 必须要做对网络进行精简。精简后有很多好处，比如1）最直接的好处就是计算量和存储量的减小，从而使计算时间更少，功耗更小。2）Memory footprint变小，可以放到更低端的设备上跑。。3）Size更小的包有利于应用发布和更新。所以这一些都是非常工程化的方法了。一般大方向上来说，方法有如下：Outline：网络剪裁（Network pru