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通过粗粒度和细粒度权重分割进行重参数化的训练后量化
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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
神经网络量化是一种压缩神经网络的技术，提高了人工智能的部署效率。粗细权重拆分（CFWS）方法是第一个能在重新参数化的网络上进行后训练量化的工作，通过改进的KL指标解决了精度下降的问题。量化的RepVGG-A1模型仅损失了0.3%的准确性。
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关键要点
- 神经网络量化是一种压缩神经网络的技术，提升人工智能部署效率。
- 粗细权重拆分（CFWS）方法是首个能在重新参数化网络上进行后训练量化的技术。
- 改进的KL指标解决了量化过程中精度下降的问题。
- 量化后的RepVGG-A1模型仅损失了0.3%的准确性。
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