深度网络模型压缩DEEP COMPRESSION

DEEP COMPRESSION 主要流程： pruning（剪枝） trained quantization（量化训练） Huffman coding（霍夫曼编码） 首先通过学习重要的连接来修剪网络；接下来，量化权重以实施权重共享；最后，应用霍夫曼编码。实际效果可以将AlexNet 无准确率损失压缩35倍，240MB到6.9MB，VGG-16压缩49倍，552MB到11.3MB。 Network

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