深度学习（六十）网络压缩简单总结

一、网络修剪
网络修剪,采用当网络权重非常小的时候(小于某个设定的阈值),把它置0,就像二值网络一般；然后屏蔽被设置为0的权重更新，继续进行训练；以此循环，每隔训练几轮过后，继续进行修剪。
二、权重共享

对于每一层的参数,我们进行k-means聚类,进行量化,对于归属于同一个聚类中心的权重,采用共享一个权重,进行重新训练.需要注意的是这个权重共享并不是层之间的权重共享,这是对于每一层的单独共享

三、增加L2权重

增加L2权重可以让更多的权重，靠近0，这样每次修剪的比例大大增加。

四、从结构上，简化网络计算，

这些需自己阅读比较多相关文献，才能设计出合理，速度更快的网络，比如引入fire module、NIN、除全连接层等一些设计思想，这边不进行具体详述。

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