约束指导的神经网络模型量化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对边缘设备计算资源有限的问题，提出了一种新的量化感知训练算法——约束指导模型量化（CGMQ）。该方法在不需要调节超参数的情况下，确保生成满足预设计算成本约束的混合精度神经网络，并在MNIST数据集上显示出与最先进的量化感知训练算法相当的性能。
量化方法对深度神经网络的高效部署非常重要。本文介绍了一种基于梯度的后训练量化方法（GPTQ），展示了其在权重选择、特征增强和校准集方面的稳定性。提出了设计更高效GPTQ方法的原则，并引入基于重要性的混合精度技术，提升了GPTQ方法和网络性能，为设计可扩展且高效的量化方法提供了新可能。
