INQ 論文解讀：Incremental Network Quantization: Towards Lossless CNNs with Low-Precision Weights

這篇論文是ICLR 2017的一篇量化相關的論文。本文提出了一種漸進式量化的方法（ INQ ）：先分組量化，然後凍結已量化的部分並訓練未量化的部分，重複以上步驟多次直到所有權重都被量化。這種漸進式量化的方法可以把一個預訓練的全精度模型近乎無損地壓縮成一個低精度的模型，在Alexnet，VGG，ResNet等模型上都表現良好，甚至可以壓縮成三值模型，精確度比TWN等方法都要好。 論文原地址：http

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