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Pack-wise Post-training Quantization: Advancing Post-training Quantization of Neural Networks through Pack-wise Reconstruction
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种新颖的后训练量化方法Pack-PTQ，旨在解决低比特情况下的准确性下降问题。通过自适应打包机制和混合精度量化，Pack-PTQ有效保留了块间依赖性，显著提升了量化性能。实验结果表明，其在2D图像和3D点云分类任务中优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的后训练量化方法Pack-PTQ，旨在解决低比特情况下的准确性下降问题。
- Pack-PTQ通过引入海森引导的自适应打包机制，有效保留了块间依赖性。
- 该方法采用混合精度量化，根据灵敏度分配不同的位宽，从而显著提升了量化性能。
- 实验结果表明，Pack-PTQ在2D图像和3D点云分类任务中优于现有的PTQ技术。
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