原文:模型量化技术(入门级理解,不涉及复杂公式和深入的原理)

量化技术 量化的概念 一般是高精度浮点数表示的网络权值以及激活值用低精度 例如 比特定点 来近似表示 达到模型轻量化,加速深度学习模型推理,目前 比特推理已经比较成熟 使用低精度的模型推理的优点: 模型存储主要是每个层的权值,量化后模型占用空间小, 比特可以缩减至 比特 并且激活值用 比特后,减小了内存的访问带宽需求 单位时间内处理定点运算指令比浮点数运算指令多 量化的分类 一般按照量化阶段不同分 ...

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