PACT: PARAMETERIZED CLIPPING ACTIVATION FOR QUANTIZED NEURAL NETWORKS
本文的主要貢獻有三點： 1、提出了pact方法，它給激活函數設定了一個可學習的α截斷參數。 2、在2bit以下，它的效果比所有當時的模型都好；4bit的精度接近單精度的表現。 3、它可以提供一種平衡模型精度和複雜度的方法。 量化權重相當於是將權重的損失函數的假設空間離散化，因此可以通過訓練來彌補由量化導致的誤差，但傳統的激活函數卻並沒有任何可訓練參數，因此不能這樣做。 ReLU已經成爲現在最爲流行
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