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ERQ：32位转5位仅掉些许精度，来看看两段式后训练量化 | ICML 2024 - 晓飞的算法工程笔记
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原文中文，约14300字，阅读约需34分钟。
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内容提要
后训练量化在视觉Transformer中受到关注，但现有方法常忽视权重和激活间的复杂依赖，导致量化误差。论文提出ERQ方法，通过减少激活和权重量化误差来优化。实验表明，ERQ在ViT-S上性能优于GPTQ，提升22.36%。
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关键要点
- 后训练量化在视觉Transformer中受到关注，现有方法忽视权重和激活间的复杂依赖，导致量化误差。
- 论文提出ERQ方法，通过减少激活和权重量化误差来优化。
- ERQ方法分为两个步骤：激活量化误差减少（Aqer）和权重量化误差减少（Wqer）。
- Aqer将激活量化误差最小化问题形式化为岭回归问题，通过全精度更新权重解决。
- Wqer采用迭代方法减轻权重量化引起的误差，通过细化量化权重的舍入方向来实现。
- 实验表明，ERQ在W3A4 ViT-S上的性能优于最先进的GPTQ，提升幅度达22.36%。
- ERQ方法在图像分类、目标检测和实例分割等任务中证明了其有效性。
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延伸问答
ERQ方法的主要目标是什么？
ERQ方法的主要目标是通过减少激活和权重量化误差来优化后训练量化，从而提高视觉Transformer的性能。
ERQ方法是如何减少激活量化误差的？
ERQ通过将激活量化误差最小化问题形式化为岭回归问题，并使用全精度更新权重来解决。
ERQ方法在实验中表现如何？
实验表明，ERQ在W3A4 ViT-S上的性能优于最先进的GPTQ，提升幅度达22.36%。
ERQ方法的两个主要步骤是什么？
ERQ方法的两个主要步骤是激活量化误差减少（Aqer）和权重量化误差减少（Wqer）。
ERQ方法如何处理权重量化误差？
ERQ采用迭代方法，通过细化量化权重的舍入方向来减轻权重量化引起的误差。
后训练量化在视觉Transformer中的重要性是什么？
后训练量化在视觉Transformer中重要，因为它通过实现权重和激活的低位表示来减少模型复杂性，便于高效部署。
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