原文:模型量化技術(入門級理解,不涉及復雜公式和深入的原理)

量化技術 量化的概念 一般是高精度浮點數表示的網絡權值以及激活值用低精度 例如 比特定點 來近似表示 達到模型輕量化,加速深度學習模型推理,目前 比特推理已經比較成熟 使用低精度的模型推理的優點: 模型存儲主要是每個層的權值,量化后模型占用空間小, 比特可以縮減至 比特 並且激活值用 比特后,減小了內存的訪問帶寬需求 單位時間內處理定點運算指令比浮點數運算指令多 量化的分類 一般按照量化階段不同分 ...

2020-07-20 22:29 0 2410 推薦指數:

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