深度学习模型的量化方法(论文学习 & tensorflow lite量化方法)

本文探讨了深度学习模型的量化方法,包括权重和激活函数的量化,对比了不同量化策略对模型性能的影响。研究显示量化对模型效果的影响因模型类型而异,权重的量化通常比激活函数的量化效果更好。在TensorFlow Lite中,八位量化能显著减小模型大小并提高推断速度,同时保持接近原始模型的精度。量化过程包括量化和反量化操作,通过优化处理连续量化操作以提高效率。

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  1. Quantization

    1. 方法介绍

    2. 效果

      论文(参考文献a)中以imageNet数据(1.2M training images,1K categories,50k validation images),使用多个模型,从各个角度做了实验,对比quantization的效果,结果如下:
      1. forward效果
        AlexNet模型,

              不Quantization Q tilt (ReLU) sign tilt (hard tanh) Q(HWGQ) + ReLu backward sign + ReLU backward
        Alex Net Full Weight top 1 55.7 55.7 46.7 49.5  
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