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本文提出双值对称循环矩阵（TVSCM），一种极度稀疏的架构，每层仅使用两个权重，即可在MNIST和MIT-BIH心律失常数据集上实现超过80倍的参数压缩，同时保持可比的精度，使其成为边缘和微型机器学习平台的理想选择。