模型壓縮中的低秩分解
因為傳統訓練好的卷積核存在著低秩特性，因此常用的壓縮方法裡就會採用低秩分解(SVD)的方法進行壓縮，但時這種壓縮存在一些不足：
若卷積核不低秩，那壓不了唄
即使是低秩的，壓縮之後精度受損，需要re-training
Low Rank Filters
[SqueezeNext]
目的：去除冗餘，並且減少權值引數
方法：採用兩個K*1的卷積核替換掉一個K*K的卷積核(decompose the K convolutions into two separable convolutions of size 1 × K and K × 1)
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