量化感知训练Quantization-Aware Training

量化感知训练是在训练过程中考虑低数值精度、以减少量化带来的精度损失的技术。

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量化感知训练(QAT)是在训练阶段就把量化考虑进去的技术。量化是指以较低精度存储模型数值。通过在训练中模拟低精度计算,模型在量化后能保留更多性能。

与训练完成后再压缩模型的训练后量化相比,量化感知训练通常更能保持精度,但需要额外训练。它常用于在内存有限的手机和小型设备上运行模型。

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量化感知训练(Quantization-Aware Training,简称QAT)可以进一步降低内存占用。


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