神经网络压缩 (总结6)

                                              神经网络压缩 1.1神经网络压缩的必要性与可能性         深度学习的实际应用每每受限于其存储和运算规模。例如,VGG-16网络含有约1.4亿浮点数参数,假设每一个参数存储为32位浮点数格式,则整个网络须要占用超过500兆存储空间。在运算时,单张测试图片共须要大约3.13 × 10 8 次浮点数运算。

>>阅读原文<<