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深度学习之模型轻量化

模型的权值参数往往以32位浮点数的形式保存,神经网络的参数,会占据极大的存储空间,因此,如果在存储模型参数时将 32 位浮点数量化为8位的定点数,可以把参数大小缩小为原来的1/4,整个模型的大小也可以缩小为原来的1/4,不仅如此,随着参数量化后模型的减小,网络前向运算阶段所需要的计算资源也会大大减少。,该值越小,说明对应的神经元对网络输出结果影响越小,属于不重要的神经元,应该被移除,对应的连接也应

#深度学习#pytorch
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