【论文阅读笔记】Performance Guaranteed Network Accelerationvia High-Order Residual Quantization

方法概括   该方法在总结前人的基础上（BNN,Binarized Neural Network；Xnor-Net），提出了一个High-Order（高阶）的二元逼近方法。高阶的定义在于，原始的逼近会存在量化残差(Residual Quantization)，而用另一个矩阵去逼近“遗失”的参数，这是一个迭代的过程，也就是越来越高阶的过程。最后得到的逼近矩阵，是原始逼近 + 迭代“遗失”逼近。   

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