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视觉变换器精确低位后训练量化的渐进细到粗重建
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内容提要
本研究提出了一种渐进细到粗重建（PFCR）方法，以解决视觉变换器（ViTs）在后训练量化（PTQ）中低位量化性能下降的问题。该方法使3位量化的ViT-B模型Top-1准确率显著提升至75.61%。
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关键要点
- 本研究提出了一种渐进细到粗重建（PFCR）方法。
- 该方法解决了视觉变换器（ViTs）在后训练量化（PTQ）中低位量化性能下降的问题。
- PFCR方法通过定义多头自注意力和多层感知器模块作为最细重建单元。
- 结合逐步重建策略，显著提升了低位量化视觉变换器的表现。
- 在3位量化的ViT-B模型中，Top-1准确率达到了75.61%。
- 该方法展现了优越的性能和广泛的应用潜力。
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