经过在几个模型组件之间共享参数，咱们可以缩小神经网络的内存占用。当一些或一切层共享同一组权重而不是每层或组件都有共同的权重时，模型必定坚持的参数数量大大缩小。人们可以预先定义模型的架构，使其具备共享权重，或许在训练后将权重共享作为一种模型紧缩技术。例如，一种或许性是像上方的代码一样对权重启动聚类：
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不怕万人阻挡，只怕自己投降
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