LSQ:Learned Step Size Quantization
LSQ:基於可訓練Step_size的低比特量化 from ICLR2020 IBM Research Abstract 神經網絡以低精度在運行推理時具有低功耗和更易於存儲的優勢，但卻犧牲了精度，因此本文就致力於解決這一問題。本文提出的LSQ量化方案應用在不同架構時，在ImageNet數據集上均達到了SOTA，其中權重和激活值量化到了2、3、4bit，以及量化位數爲3bit時達到了全精度模型的精度
相關文章
- 1. 基於可訓練Step-size的低比特量化——LSQ: Learned Step-size Quantization
- 2. OpenCV中Mat屬性step，size，step1，elemSize，elemSize1
- 3. Opencv--Mat屬性step，size，step1，elemSize，elemSize1
- 4. Iterative Quantization
- 5. 【TensorFlow】quantization量化
- 6. Quantization Networks
- 7. Product Quantization
- 8. step into step over step out
- 9. Stochastic Computing + Quantization
- 10. Trained Ternary Quantization
- 更多相關文章...
- • ASP Size 屬性 - ASP 教程
- • ASP Size 屬性 - ASP 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • 算法總結-二分查找法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
- 2. Smarter, Not Harder
- 3. mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
- 4. 查看文件中關鍵字前後幾行的內容
- 5. XXE萌新進階全攻略
- 6. Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
- 7. zabbix5.0通過agent監控winserve12
- 8. IT行業UI前景、潛力如何？
- 9. Mac Swig 3.0.12 安裝
- 10. Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理，它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 基於可訓練Step-size的低比特量化——LSQ: Learned Step-size Quantization
- 2. OpenCV中Mat屬性step，size，step1，elemSize，elemSize1
- 3. Opencv--Mat屬性step，size，step1，elemSize，elemSize1
- 4. Iterative Quantization
- 5. 【TensorFlow】quantization量化
- 6. Quantization Networks
- 7. Product Quantization
- 8. step into step over step out
- 9. Stochastic Computing + Quantization
- 10. Trained Ternary Quantization