基于梯度的训练后量化：对现状的挑战
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。量化方法在深度神经网络的高效部署中变得至关重要，深度神经网络经常需要量化以便在计算中使用固定点操作代替浮点操作。本文探讨了一种基于梯度的后训练量化方法（GPTQ），证明了该方法在选择权重、特征增强、校准集等方面具有一定鲁棒性，并提出了设计更高效、可扩展的 GPTQ 方法的准则，最后还提出了一种基于重要性的混合精度技术，这些准则和技术共同促进了已有的 GPTQ...
本文介绍了一种基于梯度的后训练量化方法（GPTQ），用于深度神经网络的高效部署。该方法具有鲁棒性，并提出了设计更高效、可扩展的GPTQ方法的准则。此外，还介绍了一种基于重要性的混合精度技术，这些准则和技术共同促进了GPTQ方法和网络的性能改进，为设计可扩展且有效的量化方法开辟了新的可能。
