論文總結：Incremental Network Quantization

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1702.03044.pdf 主要內容 作者提出了一種新的神經網絡量化方法——INQ，可以將訓練好的全精度的CNN模型轉換爲權重爲2的冪次方或0的低精度模型。INQ引入了三個操作：權重劃分、分組量化和再訓練。大致步驟爲通過某種策略(隨機劃分或剪枝啓發)將權重分爲不相交的兩組，先將第一組量化作爲低精度模型的基，而第二組用於補償量化帶來的精度損失，

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