2015年深度学习顶级会议NIPS上，斯坦福大学在读博士、深鉴科技首席科学家韩松提出利用剪枝和权重共享的方式对目前的深度神经网络在不损失网络精度的前提下大幅度降低计算和存储资源消耗。

　　公司技术团队聚焦于稀疏化神经网络处理的技术路线，提出的“深度压缩”（Deep Compression）算法可以将模型尺寸压缩数十倍大小而不损失预测精度，并结合专用的深度学习处理架构来实现加速。

　　ICLR 2016和FPGA 2017两篇最佳论文的获奖，再次证明了这家中国技术型初创公司所聚焦的稀疏化技术路线，已越来越得到深度学习界的认可。

　　关于2016年5月深鉴科技首次接受媒体采访的专题报道请参考：

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