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摘 要：近年来，深度神经网络（Deep Neural Networks， DNNs）在计算机视觉和自然语言处理等领域都取得了突破性进展。然而，DNNs通常包含大量参数，并消耗大量的计算资源，这限制了它们在资源受限设备上的部署与应用。为了减少内存占用和计算负担，有关模型压缩与加速的研究工作不断涌现，模型低比特量化是其中主要的方法之一。（剩余24794字）
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深度神经网络低比特量化方法综述
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