该文综述神经网络量化技术，通过降低权重、激活和累加器精度来减少内存与功耗，提升硬件效率。研究涵盖量化感知训练、后训练量化及统一低位框架，在ImageNet等基准上保持精度，并推动FPGA等加速器优化。

深度网络中使用较低位宽累加器实现更廉价的推理
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