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文章目录1 缩写 & 引用2 abstract & introduction 题目：Deep Compression compressing deep neural networks with pruning, train quantization and huffman coding 时间：2016 会议：ICLR 研究机构：韩松 可以参考的博客：https://blog.csdn.net/u013082989/article/details/77915375 1 缩写 & 引用 2 abstract & introduction

提出的deep compression分三步：减枝、量化、霍夫曼编码

减枝：权重小于阈值的就去掉，这样就可以用稀疏矩阵的格式如CSR和CSC来存储权重 量化：利用了weight sharing，存一个对照表，这样就只需要存index而不是确定的值，实现过程用到了k-means，当然也要retrain 霍夫曼编码：权重的index、稀疏矩阵的index都不是均匀的，这就适合霍夫曼压缩了

作者：tiaozhanzhe1900

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