Mar, 2022

FxP-QNet: 一种用于混合低精度 DNN 设计的训练后量化器，采用动态定点表示

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TL;DR本文提出一种新的深度神经网络固定点量化框架 (FxP-QNet)，该框架可以在保证网络精度的前提下，根据网络对低精度的需求动态地设计不同精度的量化级别。在基准测试 (ImageNet) 中，模型的内存需求得到了 7.16 倍 - 10.36 倍的压缩，同时准确率只有不到 2% 的损失。
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发现论文，激发创造
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