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EfficientDM: 高效的低位扩散模型量化感知微调
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖且高效的神经网络量化感知训练方法，即量化特征蒸馏（QFD），通过先训练一个量化的教师表示，再使用知识蒸馏来量化网络。实验结果表明，QFD 比之前的量化方法更加灵活和有效，在图像分类和目标检测任务上明显优于现有方法，同时又更为简单。
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关键要点
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神经网络量化是通过低比特近似加速和剪裁全精度模型的过程。
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提出了一种新颖且高效的量化感知训练方法，称为量化特征蒸馏（QFD）。
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QFD 通过训练一个量化教师表示，再使用知识蒸馏来量化网络。
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实验结果表明，QFD 在灵活性和有效性上优于之前的量化方法。
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QFD 在图像分类和目标检测任务上明显优于现有方法，且实现更为简单。
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QFD 对 MS-COCO detection 和 segmentation 中的 ViT 和 Swin-Transformer 进行了量化验证。
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这是首次将视觉变换器量化应用于目标检测和图像分割任务。
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