本文探讨了利用交替方向乘子法（ADMM）进行深度神经网络（DNN）的权值剪枝和量化，提出了UCNN和ADMM-NN等优化框架，以提高模型性能和能效。研究表明，结构化剪枝在保持准确性的同时，显著降低了模型大小和能耗。