Johann_Liang
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模型压缩技（1）——参数二值化

这是一个模型压缩很简单的方法。

我们知道DropConnect网络，就是随机把某些连接权重置为0。
模型压缩技（1）——参数二值化_第1张图片
DropConnect网络

而参数二值化是把大于等于0的所有连接权重置为1；把小于0的所有连接权重置为-1。
参数二值化

每一个权重假设本来用32bit表示，压缩后每个只用1bit，直接压缩了32倍。
这样压缩，模型性能还能好吗？

确实，模型性能会下降，但是对比其他压缩方法来说，同样压缩32倍的情况下，二值化的性能比其它压缩方法好。
模型压缩技（1）——参数二值化_第2张图片
压缩方法性能对比图

纵轴是分类错误率，横轴是压缩率。可以看到在压缩率为32的情况下，其他压缩方法的分类错误率在Binary的上方。

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模型压缩技（1）——参数二值化_第3张图片

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