1.一种神经网络参数的存储方法，其特征在于，包括：
优化神经网络的网络规模；
将神经网络的参数采用缓存差值进行存储，提高神经网络的处理效率。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述优化神经网络的网络规模，包括：
去除神经网络参数中的权重值小于预先设置的权重阈值的权重；
剩余的参数作为神经网络的有效参数。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将神经网络的参数采用缓存差值进行存储，具体的包括：
在内存中增加一个前后两个系统之间的差值，用于存储神经网络的有效参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述差值，与缓存的连接读写长度有关；当存储的神经网络的有效参数个数超过缓存的连接读写长度时，所述差值从初始值开始。
5.一种神经网络参数的存储装置，其特征在于，包括：
优化单元，用于优化神经网络的网络规模；
存储单元，用于将神经网络的参数采用缓存差值进行存储，提高神经网络的参数的处理效率。
6.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述优化单元，包括：
去除子单元，用于去除神经网络参数中的权重值小于预先设置的权重阈值的权重；
有效参数确定子单元，用于剩余的参数作为神经网络的有效参数。
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述存储单元，包括：
有效参数存储子单元，用于在内存中增加一个前后两个系统之间的差值，用于存储神经网络的有效参数。