不幸的是，在挪動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不簡(jiǎn)陋。事實(shí)上，固然智內(nèi)行機(jī)變得越來(lái)越寬大，它們?nèi)绻示哂杏邢薜拇Ф缺臼隆㈦姵貕勖涂捎么疟P空間，尤其是關(guān)于你們意向僵持盡可以輕的利用序次。這樣做可以大概完成更速的下載速率、更小的糾正時(shí)間和更長(zhǎng)的電池使用時(shí)期，這些都是用戶所瀏覽的。

　　為了將網(wǎng)絡(luò)生存在磁盤上，我們需要記載收集中每個(gè)單一權(quán)浸的值。這意味著為每個(gè)參數(shù)生存一個(gè)浮點(diǎn)數(shù)，這代表了磁盤上占用的大量空間。舉動(dòng)參考，在C中，一個(gè)浮點(diǎn)占用4個(gè)字節(jié)，即32個(gè)比特。一個(gè)參數(shù)在數(shù)億的網(wǎng)絡(luò)（好比GoogLe-Net或VGG-16）可以大概輕松到達(dá)數(shù)百兆，這在挪動(dòng)裝備上是不行接管的。

　　為了周旋網(wǎng)絡(luò)影跡盡可能小，一種方式是體驗(yàn)量化它們來(lái)普及權(quán)浸的訣別率。在這個(gè)歷程中，他們起色了數(shù)字的出現(xiàn)形態(tài)，使其不再可能取得任何價(jià)格，預(yù)測(cè)分析的例子但極度受限于一局部數(shù)值。這使他們只能生活一次量化值，然后參考網(wǎng)絡(luò)的權(quán)浸。

　　全班人們將再次履歷搜尋脹和點(diǎn)來(lái)確信要利用幾多個(gè)值。更多的值意味著更高的正確性，但也是更大的累積空間。使神經(jīng)收集在智妙上實(shí)時(shí)運(yùn)比方，通過(guò)使用256個(gè)量化值，每個(gè)權(quán)浸可以大概僅使用1個(gè)字節(jié) 即 8個(gè)比特來(lái)引用。與之前（32位）相比，所有人已將巨細(xì)除以4！預(yù)測(cè)分析的例子

　　所有人仍然處分了對(duì)待權(quán)浸的一些事務(wù)，可是全班人可以大概進(jìn)一步校勘收集！這個(gè)本事依據(jù)于權(quán)浸不服均漫衍的事實(shí)。一旦量化，全班人就沒(méi)有類似數(shù)量的權(quán)值來(lái)承載每個(gè)量化值。這意味著在各人的模型再現(xiàn)中，一些引用會(huì)比其各人引用更頻頻地映現(xiàn)，所有人可以大概使用它！

　　縱然智內(nèi)行機(jī)不周備老式桌面揣摸機(jī)的磁盤空間、預(yù)計(jì)能力或電池壽命，但它們依舊是深度進(jìn)修使用次第相等好的目的。借助少數(shù)本事，預(yù)測(cè)分析的例子并以幾個(gè)百分點(diǎn)的精度為價(jià)格，現(xiàn)在可以大概在這些多功內(nèi)行持設(shè)備上運(yùn)行龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這為數(shù)以千計(jì)的激動(dòng)民心的應(yīng)用打開了大門。行的手藝—量化分析 pdf使神經(jīng)收集在智妙上實(shí)時(shí)運(yùn)行的手藝—量化分析 pdf。