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

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