**《deep compression: compressing deep neural networks with pruning, trained quantization and huffman coding》-斯坦福/清華 2016
深層壓縮：通過修剪，訓練量化和哈夫曼編碼壓縮深層神經網路
目的：減少大型網路所需的儲存量和計算量，以便部署在移動裝置上。
network pruning（網路修剪）
網路修剪主要為了減少網路複雜度和防止過擬合。
修剪的方法：將所有權重低於閾值的連線從網路中刪除，然後對網路重新訓練。
trained quantization and weight sharing(訓練量化和權重共享)
減少表示每個權重所需的位數進一步壓縮了修剪後的網路，通過多個連線共享權重進行微調。
eg：4*4 =16 只需4個共享權重【相似權重組合在一起共享相同的值】
簇-質心-修剪後的質心
權重共享：k-均值聚類 同一集群的所有權重共享相同權值
huffman coding（哈夫曼編碼）
哈夫曼通常用於無失真壓縮的最佳字首碼，使用可變長度碼字對源符號進行編碼。
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