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神经网络量化有哪些方法?
窗前明月光光
2023-06-08 10:04:09
神经网络量化有哪些方法?
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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
神经网络
量化
(一)
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(2)——
量化
模型的实现
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
神经网络
量化
:优化深度学习模型的
方法
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...
【模型
量化
】
神经网络
量化
基础及代码学习总结
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。
神经网络
模型
量化
方法
简介
本文主要梳理了模型
量化
算法的一些文章,阐述了每篇文章主要的内核思想和
量化
过程,整理了一些对这些文章的分析和看法。 【转载请注明出处】chenrudan.github.io 随着
神经网络
算法的发展,网络性能虽然越来越强大,但是也耗费了太多的计算资源和内存,为了得到更有效率的网络以及能部署在移动端,近几年
神经网络
的压缩算法成了一个研究热点,主要的网络压缩途径有五种,
量化
、剪枝、低秩分解、教师...
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