和加法运算相比，乘法运算在计算复杂度上要高很多。在深度学习中，被广泛使用的卷积运算相当于是衡量输入特征和卷积滤波器之间相似度的交叉相关计算。在这一过程中需要很大规模的浮点乘法，因此很多研究都在考虑将乘法运算换成等价的加法运算。去年，来自北大、华为诺亚方舟实验室的研究者提出了AdderNets的网络，用于将卷积神经网络中的乘法转换为更简单的加法运算，以便减少计算成本，引发了社区内极大的


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