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MGRQ: 视觉转换器训练后的混合粒度重建量化
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了多种后训练量化方法（如SQ-b、OPT-m和MPTQ-ViT），在ImageNet数据集上显著提高了视觉变换器（ViTs）的准确性。这些方法有效降低了内存和计算成本，适用于移动设备，并在多个基准模型上验证了其有效性。
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关键要点
- 提出了多种后训练量化方法，包括SQ-b、OPT-m和MPTQ-ViT，显著提高了视觉变换器在ImageNet数据集上的准确性。
- 这些方法有效降低了内存和计算成本，适用于移动设备。
- 在多个基准模型上验证了所提方法的有效性，尤其是在4位和5位量化的ViTs上。
- 提出的后训练量化方法使得efficient hybrid vision transformers的平均准确性提高了7.75%。
- 量化视觉转换器在ImageNet分类任务上能够实现接近无损的预测准确度，8位量化的准确度降低小于0.5%。
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延伸问答
后训练量化方法有哪些？
主要有SQ-b、OPT-m和MPTQ-ViT等方法。
这些量化方法在ImageNet数据集上的表现如何？
这些方法显著提高了视觉变换器在ImageNet数据集上的准确性。
后训练量化如何降低内存和计算成本？
后训练量化通过减少模型的位宽和优化计算过程来降低内存和计算成本。
这些方法适用于哪些设备？
这些方法适用于移动设备。
量化视觉转换器的准确度损失有多大？
8位量化的准确度降低小于0.5%。
这些量化方法在基准模型上的验证结果如何？
在多个基准模型上验证了所提方法的有效性，尤其是在4位和5位量化的ViTs上。
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