QuAR

新的 QuAR 方法增强了量化视觉 Transformer

研究人员开发了量化器对齐再校准 (QuAR)，这是一种新颖的测试时自适应方法，专门为量化视觉 Transformer (ViTs) 设计。这种单通道方法在没有反向传播或参数更新的情况下重新校准激活，解决了量化模型在分布变化下的关键失效模式。QuAR 在 ImageNet-C 等基准测试中显著提高了准确性，优于现有的无反向传播方法，同时还降低了延迟和内存开销。