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NITRO-D: 深度卷积神经网络的原生整数训练
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了卷积神经网络量化技术，通过逐通道和逐层量化权重和激活，降低模型大小并提高分类准确率。作者提出了一种使用TensorFlow和TensorFlowLite进行卷积网络量化的工具，并回顾了量化训练的最佳实践。作者建议在硬件加速和内核优化中使用逐通道量化的权重和逐层量化的激活，并提议未来处理器和硬件加速器支持多种精度。
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关键要点
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卷积神经网络量化技术可以通过逐通道和逐层量化降低模型大小并提高分类准确率。
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权重量化为8位可以将模型大小降低4倍，分类准确率可达浮点型卷积神经网络的98%。
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量化网络在CPU和DSP上的等待时间基准测试显示，量化实现的速度提高了2倍至3倍。
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作者提出了一种使用TensorFlow和TensorFlowLite进行卷积网络量化的工具。
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最佳实践建议在硬件加速和内核优化中使用逐通道量化的权重和逐层量化的激活。
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未来处理器和硬件加速器应支持4、8和16位的精度以优化推断。
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