8月23日，商汤科技高级研究员在模型量化算法与工具系列课程中分享了离线量化算法的研究，该方法是硬件支持的模型压缩技术，常用于工业界。离线量化作为低成本模型压缩手段，虽然硬件厂商通常提供基础算法，但实际应用中仍面临挑战，如数据校准、异常层处理等。课程探讨了关键难点、校准策略、优化选择等方面，为实际落地提供了宝贵经验。
北京时间 8月23日（周一）19:00，商汤学术和智东西公开课共同举办的 模型量化算法与工具系列课程 第一期，商汤科技高级研究员龚睿昊为大家带来了 离线量化算法研究 的专题课程。
模型量化作为一种硬件支持
的压缩方式，被广泛地应用在工业界中。离线量化是生产量化模型中的低成本、可以解耦和模型训练解耦的方式，被广泛的使用。硬件厂商大部分都会在自己的工具里支持基本的理想化算法，但是由于缺乏实际场景的打磨，对掉点问题的严峻性缺乏预判，因此需要引入一些更先进的离线量化算法和比较成体系的落地经验。本次课程总结了重要的难点和经验，包括了校准数据、异常层的分析、优化方式和空间的选择以及优化力度的选择.
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