【Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huff】论文笔记

追随Song Han大神的第二篇网络压缩论文（ICLR’16），论文链接：https://arxiv.org/abs/1510.00149 这篇论文是【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】的升级版 效果： 大概能实现35-49倍的压缩。 在ImageNet数据集上，将AlexNet所需的存储量从24

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