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。