模型压缩6倍，无需重训练：数学家团队提出量化新方法

机器之心报道作者：小舟RUDN 大学的数学家团队找到一种新方法，该方法能够让神经网络的大小减小到六分之一，且无需花费更多的资源重新训练。神经网络压缩是指在对神经网络性能影响不大的情况下，通过有关方法来减少网络的参数和存储空间，大体上可以分为近似，量化和剪枝三类方法。近日，来自俄罗斯人民友谊大学（RUDN）的数学家团队找到一种方法，可以将训练后的神经网络的大小减小六倍，而无需花费更多的资源来对其进行重新训练。该方法基于找到初始系统及其简化版本中神经连接权重之间的相关性。这项研究的结果发表在《Optical Memory and Neural Networks》期刊上。生命体中人工神经网络和神经元的结构是基于相同的原理。网络中的节点是相互连接的；其 ………………………………