关于资源受限的 FPGA 上基于时间序列 Transformer 模型的量化感知训练研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出了一种新的自适应量化方案，可在时间序列Transformer模型上减少计算开销，同时保持可接受的精度。该方法在真实数据和混合精度量化中具有鲁棒性，为模型量化和部署决策提供了指导，同时为进一步发展量化技术奠定基础。
🏷️
