通過訓練獲得最優量化區間——Quantization Interval Learning

"Learning to Quantize Deep Networks by Optimizing Quantization Intervals with Task Loss" 這篇文章提出了通過訓練獲得最優量化器的方法（QIL: Quantization Interval Learning），能夠爲網絡權重與激活的量化，找到最優的量化區間或量化器參數。針對指定的訓練任務，比如ImageNet圖像

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