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量化感知训练的转换率调度
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内容提要
本研究提出了一种新的自适应量化方案，应用于时间序列Transformer模型上的量化感知训练（QAT），实验证明该方法可以减少计算开销同时保持可接受的精度，表现出鲁棒性，为模型量化和部署决策提供指导并奠定了量化技术发展的基础。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的自适应量化方案，应用于时间序列Transformer模型上的量化感知训练（QAT）。
- 该方法在QAT阶段动态选择对称和非对称量化方案。
- 将量化方案与实际数据分布匹配可以减少计算开销，同时保持可接受的精度。
- 该方法在应用于真实数据和混合精度量化时表现出鲁棒性，主要对象被量化为4位。
- 研究结果为模型量化和部署决策提供指导，并为量化技术的发展奠定基础。
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