该文研究了三种不同架构在不同精度下的校准性能，发现校准质量与量化质量呈正相关。GhostNet-VGG在低精度下表现最为稳定，温度缩放可以改善量化网络的校准误差。该研究为可解释可靠的EdgeML提供了更多机会。

现代量化高效神经网络的校准
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