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实体 Efficient Tuning Before Quantization

Efficient Tuning Before Quantization

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  1. RESEARCH · CL_141272 ·

    新的ETBQ方法可提高低比特神经网络量化精度

    研究人员开发了一种名为高效量化前调优（ETBQ）的新方法，以提高深度神经网络低比特训练后量化（PTQ）的精度。该技术包括一个预处理调优阶段，在PTQ过程之前优化全精度模型，使其对量化误差不那么敏感。ETBQ不需要训练假量化模型，因此计算效率很高。在ImageNet和Cityscapes等各种数据集上的实验表明，ETBQ在不同任务中显著提高了低比特PTQ的性能。