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- 半精度（也被称为FP16）对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用，使得我们可以训练部署更大的网络，并且FP16在数据转换时比FP32或者FP64更节省时间。 半精度（也被称为FP16）对比高精度的FP32与FP64降低了神经网络的显存占用，使得我们可以训练部署更大的网络，并且FP16在数据转换时比FP32或者FP64更节省时间。
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- 作者考虑了CNN网络的各个结构，认为卷积层本身是具有平移不变性的，而池化层破坏了平移不变性。作者认为可以借鉴信号处理中反锯齿算法的设计，即在信号下采样之前进行低通滤波（也就是图像模糊），缓解池化操作带来的对平移不变性的破坏。 作者考虑了CNN网络的各个结构，认为卷积层本身是具有平移不变性的，而池化层破坏了平移不变性。作者认为可以借鉴信号处理中反锯齿算法的设计，即在信号下采样之前进行低通滤波（也就是图像模糊），缓解池化操作带来的对平移不变性的破坏。
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