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低秩分解（张量分解）神经网络的 filter 可以看作是四维张量：宽度 w高度 h通道数 c卷积核数 n，由于 c 和 n 对网络结构的整体影响较大，所以基于卷积核(w*h)矩阵信息冗余的特点及其低秩特性，可以利用低秩分解方法进行网络压缩。低秩分解是指通过合并维数和施加低秩约束的方式稀疏化卷积核矩阵，由于权值向量大多分布在低秩子空间，所以可以用少数的基向量来重构卷积核矩阵，达到缩小存储空间的目的。