less bits 一个很直观的方法就是使用更少bit来存储数值，例如一般默认是32位，那我们可以用16或者8位来存数据。
weight clustering（权重聚类） 最左边表示网络中正常权重矩阵，之后我们对这个权重参数做聚类（可以用kmean），比如最后得到了4个聚类，那么为了表示这4个聚类我们只需要2个bit，即用00,01,10,11来表示不同聚类。之后每个聚类的值就用均值来表示。这样的一个缺点就是误差可能会比较大。每个参数不用保存具体的数值，而是只需要保存参数所属的类别（取均值所得）即可。
Huffman Encoding 思路很简单，以上面的图为例，就是对于常出现的聚类用少一点的bit来表示，而那些很少出现的聚类就用多一点的bit来表示。
Binary Connect（二进制权重） Binary Connect是以一种更加极致的思路来对模型进行压缩，即每个节点只有1或-1来表示。比较具有代表性的论文：BInary Connect BInary Network XNOR-Net
简单介绍一下Binary Connect的思路：灰色节点表示使用binary weight的神经元，蓝色节点可以是随机初始化的参数，也可以是真实的权重参数。 第一步我们先计算出和蓝色节点最接近的二元节点，找一个离蓝点最近的一个Binary Weight，并计算出其梯度方向（红色剪头）。 第二步，蓝色节点的更新方向则是按照红色箭头方向更新，而不是按照他自身的梯度方向更新。如下图示，梯度下降后，蓝色节点到了一个新的位置。 最后在满足一定条件后(例如训练之最大epoch),蓝色节点会停在一个灰色节点附近,那么我们就是用该灰色节点的权重。 结果还不错，可以看到把权重限制为+1或者-1相当于加上了正则化。
