后训练量化的主要优化目标有哪些？？

轰轰轰轰炸鸡 2021-07-29 13:33:32

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weixin_38498942 2021-07-29

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通常特征图、权重都可以转换成向量的形式来进行优化，所以可以不失一般性地假设我们的优化对象就是向量。

按照是否需要训练划分，量化通常可以分为从头训练（train from scratch）、重训练（retrain）、后训练（post-training）三种，本文主要介绍几种后训练量化的方案，并以线性均匀分布的定点量化为例。 **后训练量化指...

文章详细解析了两种主要量化方法：训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT），并对比了其适用场景。量化技术虽可能带来精度损失，但能有效提升推理速度、降低能耗，特别适用于边缘设备、实时应用及部分高精度需求场景...

探讨AIMET训练后量化方法

目前神经网络在许多前沿领域的应用...神经网络量化是解决上述问题有效方法之一，但是模型量化技术的应用会给模型带来额外噪音，从而导致精度下降，因此工程师对模型量化过程的理解有益于提高部署模型的精度。本文...

近期，2024年初全球经济复苏和地缘政治稳定的新闻为金融市场带来了新的机会，通过机器学习优化的量化交易模型，可以快速捕捉这些市场变化，调整交易策略，实现更高的收益。此外，集成学习方法，如随机森林和梯度提升...

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