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nearest neighbor strategy
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ICLR
A^2Q:面向图神经网络的聚合感知量化
本文提出了一种基于图神经网络特征的聚合感知混合精度量化方法($ m A^2Q$), 通过学习自适应的节点位宽来实现模型压缩,模型应用于节点与图级别任务时,相较于 FP32 模型可以达到高达 18.6x 压缩比且精度几乎不降低。同时,本文提出
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