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最近，Han等人通过将网络修剪与量化（至8位或更少）和huffman编码相结合，创建了一种称为深度压缩的方法（Han等人，2015a），并进一步设计了一种称为EIE的硬件加速器（Han等人，2016a），直接对压缩模型操作，实现大幅加速和节能。
泰勒等人【27,28】使用ConvNets来估计身体部位（手，头等）的位置，从而得出人体姿势。他们使用一个度量学习准则来训练网络以产生身体姿势流形上的点。Hinton等人他们还建议训练网络计算特征的显式实例化参数，作为识别过程的一部分。
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