用更少的bit来存参数，（例如32个bit改成16个bit）
把参数分群，用更少的bit来代表参数
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通过霍夫曼编码，把出现频率高的值用更少的bit来表示
只用正一负一两个值来表示网络。
存一组真实值的参数，还有二值化参数。
随机初始化一组参数，通过最近的二值化参数计算梯度方向，根据方向优化真实参数，再找最接近的。知道最后一次找到真实参数最近的二值化参数。
在论文中结果很好，有的数据集比真实参数错误率还低。
有点像正则化。
模型压缩（三）：量化
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