长兴县建设管理网站,抖音小程序注册,wordpress物流模板下载,通州网站建设神经网络量化#xff08;Neural Network Quantization#xff09;是一种技术#xff0c;旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求#xff0c;同时保持其性能。在深度学习中#xff0c;神经网络模型通常使用高精度的参数#xff08;例如32位浮点数#xff09;来表示权重…神经网络量化Neural Network Quantization是一种技术旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求同时保持其性能。在深度学习中神经网络模型通常使用高精度的参数例如32位浮点数来表示权重和激活值。然而这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源特别是在部署到资源受限的设备如移动设备或嵌入式系统时会受到限制。
神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示例如32位浮点数转换为低精度表示例如8位整数或更低来解决这个问题。这种转换会显著减少模型的存储需求同时降低计算成本加快推理速度。
量化可以分为两种类型权重量化和激活量化。权重量化是将神经网络中的权重参数转换为低精度表示而激活量化则是将神经网络的激活值即中间层的输出转换为低精度表示。
常见的量化方法包括 固定点量化Fixed-Point Quantization将参数和激活值表示为固定位宽的整数通常采用8位或更低的精度。 浮点量化Floating-Point Quantization将参数和激活值表示为浮点数但采用较低的精度如16位浮点数或更低。 对称量化Symmetric Quantization将参数和激活值量化到对称范围内例如[-127, 127]使得零值可以被表示为0。 非对称量化Asymmetric Quantization将参数和激活值量化到非对称范围内例如[-128, 127]可以更好地适应数据的分布情况。 混合精度量化Mixed Precision Quantization在模型中同时使用不同精度的参数和激活值以权衡模型性能和计算效率。
虽然量化可以显著减少模型的资源需求但也可能会对模型的性能产生一定的影响。因此在量化过程中需要进行适当的调整和优化以保持模型在精度和效率之间的平衡
