二值神经网络(Binary Neural Networks)最新综述.md

知乎转引的此文介绍了来自北京航空航天大学刘祥龙副教授研究团队的最新综述文章**BinaryNeuralNetworks:ASurvey**，合作者包括中国电子科技大学的宋井宽教授和意大利特伦托大学计算机系主任NicuSebe教授。在阅读基础上，做了.md的笔记。 摘要如下： 神经网络二值化能够**最大程度地降低模型的存储占用和模型的计算量**，将神经网络中**原本32位浮点数参数量化至1位定点数**，**降低了模型部署的存储资源消耗，同时极大加速了神经网络的推断过程**。但二值化会不可避免地导致**严重的信息损失**，其**量化函数不连续性也给深度网络的优化带