神经网络模型量化论文小结

      如今“边缘计算”愈来愈重要，真正能落地的算法才是有竞争力的算法。随着卷积神经网络模型堆叠的层数愈来愈多，网络模型的权重参数数量也随之增加，专用硬件平台能够很好的解决计算与存储的双重需求，但目前还不成熟，存在些亟待解决的问题，没能大规模商用。对模型进行参数量化的主要目的是减少模型存储体积，加速运算，可以将算法应用在通用的嵌入式移动平台。陆陆续续阅读了关于模型量化的论文，经过这篇博客作一个

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