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RTF-Q：基于无监督领域适应的无重训量化网络
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种无需重训的量化网络RTF-Q，解决了边缘设备上无监督领域适应时的参数精度冗余问题。实验结果显示该方法在多个领域适应任务上具有高分类精度，同时减少了网络规模和计算开销。
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关键要点
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本研究提出了一种无需重训的量化网络RTF-Q。
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RTF-Q解决了边缘设备上无监督领域适应时的参数精度冗余问题。
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该方法采用可变计算成本的量化子网，能够在动态变化的计算预算下高效运行。
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实验结果显示该方法在多个领域适应任务上具有高分类精度。
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RTF-Q显著减少了网络规模和计算开销。
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