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
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