本文介绍了一种新颖的权重量化方法，用于训练量化神经网络（QNNs）以避免低精度累加器溢出问题。该方法通过受权重归一化启发的公式，限制模型权重的L1范数，促进非结构化权重稀疏性以避免溢出。实验结果表明，该方法可以训练适用于低精度累加器的QNNs，并在FPGA上部署模型时提高资源效率。