随着机器学习所使用的网络愈加复杂，参数量和计算量都在爆炸式增长，训练网络所需要的庞大计算资源和产生的能源消耗已经开始引起研究人员的关注。为了提高性效比，将神经网络模型小型化，减小计算量是十分重要的。本期我们邀请了来自北京大学的陈汉亭同学将为大家分享他在CVPR2020发表的工作，去除网络中的乘法运算，用加法神经网络获得较高学习能力。