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考虑累加器的后训练量化
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
我们提出了一种新的权重量化方法A2Q，用于训练量化神经网络，避免低精度累加器溢出。A2Q通过约束权重的L1范数，促进稀疏性，确保溢出避免。在计算机视觉任务中，A2Q在保持准确性的同时，提高FPGA资源效率，资源利用率降低2.3倍，准确性保持在99.2%。
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关键要点
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提出了一种新的权重量化方法A2Q，用于训练量化神经网络（QNNs）。
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A2Q旨在避免低精度累加器在推断过程中的溢出问题。
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该方法通过约束模型权重的L1范数，促进非结构化权重稀疏性。
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A2Q在计算机视觉任务中保持与浮点基准相竞争的模型准确性。
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主要针对在FPGAs上部署模型，以充分利用定制累加器比特宽度。
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实验表明，A2Q相比于32位累加器提供高达2.3倍的资源利用率降低，准确性保持在99.2%。
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