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一次性权重耦合学习的无需重新训练的模型量化

💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文介绍了一种新的随机可微量化（SDQ）方法，通过优化比特宽度和熵感知的分 bin 正则化和知识蒸馏对网络进行训练。经评估，SDQ 在较低的比特宽度下表现优于其他方法，展示了其有效性和优越性。

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