本文深入探讨了神经网络中权重参数的重要性，以及如何通过冻结这些参数优化模型，使其适用于C++、移动端及嵌入式设备的推理阶段。冻结网络不仅减少了计算资源的需求，还提升了模型部署的效率。
What
神经网络模型中存在大量的权重参数，这些参数在不断训练的过程中通过反向传播等算法来减小梯度，优化网络的性能。同时这些参数是不断变化的，而冻结神经网络是将这些变量转化为常量。
Why
TensorFlow冻结网络模型为单一文件，以供C++、移动端与嵌入式设备在推理阶段使用。
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