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針對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）因參數(shù)量大難以移植到嵌入式平臺的問題，提出基編碼的CNN壓縮方法。通過浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)和剪枝2種方法來壓縮模型容量。對權(quán)值進(jìn)行k- means聚類量化，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行LZW編碼。在 MNIST數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，剪枝效果優(yōu)于浮點(diǎn)轉(zhuǎn)定點(diǎn)的壓縮效果，在進(jìn)行剪枝、量化后使用LzW編碼，其壓縮比可達(dá)25.338。
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