本文提出了一种基于梯度下降优化的深度神经网络压缩的精细化量化方法，通过在不同结构、层次上采用不同的精度，达到更好的压缩比和准确率的平衡。实验结果表明，与传统量化方法相比，该方法在相同压缩率下表现更优。

Oct, 2018

本文提出了一种针对深度模型量化的优化框架和量化算法，首次理论分析单个图层的参数量化误差与模型精度之间的关系，达到了比以前的优化方法更高的压缩率和相同模型精度下更高的压缩率。

Dec, 2017

本文提出了一种用于深度神经网络（DNN）压缩的联合训练方法，以便同时训练量化器和 DNN，以便量化网络权重和激活，并提高量化模型的预测准确性。在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上进行的全面实验显示，该方法在各种网络结构上都运行良好，超越了以前的量化方法。

Jul, 2018

本文提出一种不同的量化方法，使用不同的参数化方法来训练深度神经网络，从而达到更高效深度神经网络推理的效果。通过多组实验验证，使用该方法训练得到的量化参数可以达到最佳效果。

May, 2019

本文提出了一种量化感知训练的方法，通过引入一种独立于小批量大小的新型规范化（Layer-Batch Normalization）和标准化权重的缩放环夹函数对权重进行量化，同时对激活函数使用同样的函数进行量化，并应用替代梯度来训练模型，实验证明我们的量化方法可以在最小的准确性降低下实现。

Mar, 2024

通过一种一次性训练 - 搜索范式，本文研究了混合精度模型压缩的问题，并提出了一种动态冻结和信息失真缓解技术来优化位宽配置和性能下降。

Jan, 2024

本文详细研究量化模型的行为特征，通过考虑 4 个跨越图像到文本的数据集，8 种深度学习网络架构，以及包含合成和自然分布转移的 42 个转移集，揭示出在看不见的数据上的行为特征，同时指出量化训练可以产生更稳定的模型，$Margin$ 是 quantized 模型中不确定性度量的更好指标.

Apr, 2022

通过可训练量化器和量化区间学习（QIL）来量化深层神经网络中的激活值和权重，以适应资源有限的设备，同时保持高精度和最小化精度损失。

Aug, 2018

通过高精度量化训练方法，减少模型大小和推理速度，提高 FPGA 部署的低延迟和低功耗神经网络的资源利用率，同时保持准确性。

May, 2024

本文介绍了一种利用分层、分参数类型的自动量化过程来设计深度神经网络模型的方法，旨在使模型能够在芯片上进行高精度、纳秒级推理和完全自动化部署。这对于 CERN 大型强子对撞机中的事件选择过程至关重要，其中资源严格限制，需要一种纳秒级的推理和降低 50 倍的资源消耗。

Jun, 2020