深度神经网络压缩 Deep Compression （ICLR2016 Best Paper）

源码注释

1. caffe修改

对pruning过程来说，可以定义一个mask来“屏蔽”修剪掉的权值，
对于quantization过程来说，需定义一个indice来存储索引号，以及一个centroid结构来存放聚类中心。 
在include/caffe/layer.hpp中为Layer类添加以下成员变量： 

  //vector<int> masks_;
  Blob<int> masks_;
  Blob<int> indices_;
  //vector<int> indices_;
  Blob<Dtype> centroids_;
  //vector<Dtype> centroids_;

以及成员函数：
   virtual void ComputeBlobMask() {}
  
由于只对卷积层和全连接层做压缩，因此，只需修改这两个层的对应函数即可。
在include/caffe/layers/base_conv_layer.hpp添加成员函数 :
   virtual void ComputeBlobMask() {}
这两处定义的函数都是基类的虚函数，不需要具体实现。
在include/caffe/layers/conv_layer.hpp中添加成员函数声明：  
   virtual void ComputeBlobMask() {}