如何压缩神经网络（将已经训练好的压缩）

首先想剪枝你的网络要具备可以剪枝的能力
其实如何让你的网络具备这种能力下面两个文章已经透漏了一些
概念
https://dongfangyou.blog.csdn.net/article/details/113522456
https://dongfangyou.blog.csdn.net/article/details/113730267
让网络更加的灵活经济才是人类目前的主要工作因为至少openai已经证明了
只要参数够多就够智能
但是要知道一个神经网络和一个模型不是等价的，一个网络可以做多个同类不同场景的（也就是数据集不一样）任务也就是多个模型。
网络结构的不同是区分是不是一个网络的标准。但是也不是什么网络结构的不同都是不同的网络。比如上面连个地址透露的，设计也就是

剪枝的精髓

这是根据矩阵的乘法推理出来的
[[A,B] ,[C,D]] * [[E,F],[G,H]]-1 本质列开行开

A和B 相乘就相当拆分为四个矩阵相乘拼接而已这是一个二行或者两列的例子
全连接层就是1行多列或者一列多行，只要在维度一拆分拼接就可以
诠释上面的例子性质
所以只要是拆分拼接对网络的影响不大（并行同层错层拼接是有效的）
但是这个也说明我们可以将一个层查分成n列，因为结果都是一样的这样
在后期就可以删

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