神经网络量化有哪些方法？

窗前明月光光 2023-06-08 10:04:09

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weixin_38498942 2023-06-08

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对称量化
非对称量化
移位量化

1.背景介绍深度学习已经成为人工智能领域的核心技术之一，其中神经网络量化是一种优化深度学习模型的方法，它可以提高模型的计算效率和性能。在这篇文章中，我们将深入探讨神经网络量化的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及实例代码。 1.1 深度学习的挑战深度学习在近年来取得了显著的进展，成功应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。然而，深度学习模型也面临着一些挑战：计算效率低：深度学...

随着深度学习作为一种通用工具在电子设备中注入智能的流行度不断上升，对小型、低延迟和高能效的神经网络解决方案的需求也在增加。如今，神经网络可以在许多电子设备和服务中找到，包括智能手机、智能眼镜、家用电器、无人机、机器人和自动驾驶汽车。这些设备通常对神经网络的执行时间有严格的限制，或对长时间性能有严格的功耗要求。减少神经网络的计算时间和能耗的最具影响力的方法之一是量化。在神经网络量化中，权重和激活张量以比通常训练时的16或32位精度更低的位精度存储。

神经网络量化基础 神经网络量化基础(1)——模型的构建与基础量化函数的实现文章目录神经网络量化基础前言1. 网络量化模块5. 网络量化模块5. 网络量化模块前言本文是在阅读博客时对代码的整理，旨在对量化的基础过程有更加清晰的认识。主要包括，基础训练模型的构建，对训练模型的测试和一些基础的量化函数求解，如：“计算尺度因子，零点，进行量化操作和反量化操作。本文采用pytorch手工构建了一个基础网络模型，数据集采用mnist数据集，并对网络进行量化。不在赘述，直接看训练代码。 1. 网络量化模块

量化是减少神经网络计算时间和能耗的最有效的方法之一。在神经网络量化中，权重和激活张量存储在比训练时通常使用的16-bit或32-bit更低的比特精度。当从32-bit降低到8-bit，存储张量的内存开销减少了4倍，矩阵乘法的计算成本则二次地减少了16倍。神经网络已被证明对量化具有鲁棒性，这意味着它们可以被量化到较低的位宽，而对网络精度的影响相对较小。然而，神经网络的量化并不是自由的。低位宽量化会给网络带来噪声，从而导致精度的下降。

1.背景介绍 神经网络量化是一种将神经网络模型转换为可以在生产环境中运行的过程。这个过程涉及到将模型的参数、操作符和计算图进行优化、压缩和转换，以便在特定的硬件平台上运行。这篇文章将介绍神经网络量化的核心概念、算法原理、实例代码和未来趋势。 1.1 神经网络模型的复杂性 神经网络模型的复杂性主要体现在以下几个方面：参数数量：深度学习模型的参数数量可能非常大，例如GPT-3的参数数量达到...

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