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视觉 Transformer 后训练量化的错误减少
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了多种视觉变换器的后训练量化方法，如PTQ4ViT、MGRQ和RepQuant，旨在提高量化准确度并降低计算需求。这些方法在ImageNet等任务上实现了接近无损的性能提升，尤其在低位量化下表现优异，显著提高了模型的实用性和效率。
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关键要点
- 提出了双均匀量化方法和Hessian指导的指标方法，优化视觉转换器的量化准确度。
- PTQ4ViT框架在ImageNet分类任务上实现了接近无损的预测准确度，8位量化准确度降低小于0.5%。
- MGRQ（混合粒度重构量化）通过引入全局和本地监督，提升了PTQ的性能，尤其在低位量化下表现稳健。
- 提出的后训练量化方法显著提高了MobileViTv1和MobileViTv2的平均准确性，达到7.75%。
- 实例感知分组量化技术（IGQ-ViT）动态分割激活图通道，最小化量化模型与全精度模型之间的差异。
- 结合低秩近似和量化的方法，实现了几乎无失真的W4A8量化，减少了计算资源需求。
- NoisyQuant通过添加均匀噪声偏差显著降低量化误差，提升视觉转换器的后训练量化性能。
- ADFQ-ViT框架改进了视觉转换器中的离散化，显著提高了4位情况下的性能。
- RepQuant框架通过量化推理解耦合，确保准确的量化和高效的推理，取得了显著的性能优势。
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延伸问答
什么是后训练量化（PTQ）？
后训练量化（PTQ）是一种高效的模型压缩技术，通过使用小的校准样本集对预训练的全精度模型进行量化，而无需重新训练。
PTQ4ViT框架在量化准确度上有什么优势？
PTQ4ViT框架在ImageNet分类任务上实现了接近无损的预测准确度，8位量化的准确度降低小于0.5%。
MGRQ方法是如何提升量化性能的？
MGRQ通过引入全局和本地监督，构建优化的块重构模型，显著提升了PTQ的性能，尤其在低位量化下表现稳健。
NoisyQuant的作用是什么？
NoisyQuant通过添加均匀噪声偏差显著降低量化误差，提升视觉转换器的后训练量化性能。
RepQuant框架的创新点是什么？
RepQuant框架通过量化推理解耦合，确保准确的量化和高效的推理，取得了显著的性能优势。
在低位量化下，哪些方法表现优异？
MGRQ和PTQ4ViT在低位量化下表现优异，尤其在量化准确度和性能提升方面。
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