二值化神经网络

 什么是二值化网络 二值化神经网络，是指在浮点型神经网络的基础上，将其权重矩阵中权重值和各个激活函数值同时进行二值化获得的神经网络。二值化神经网络具备很好的特性，具体体如今： 经过将权重矩阵二值化，一个权重值只占用一个比特，相比于单精度浮点型权重矩阵，网络模型的内存消耗理论上能减小32倍，所以二值化神经网络在模型压缩上具备很大的优点。 当权重值和激活函数值同时进行二值化以后，原来32个浮点型数的乘

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