首先,对称量化对于离散的最值是非常敏感的,因为量化的方法是找到最值然后左右映射;其次,在激活函数是relu的时候,激活值全大于0,这个情况下还是用对称量化就会浪费一个bit的表示能力,只能[0, 127]; 2. per-tensor和per-channel量化: per-tensor就是整个神经网络层用一组量化参数(scale, zero-point),per-channel...
Conv-ReLU 结构(即卷积层后跟 ReLU 激活)在流行的 CNN 模型中很常见,用于将输入图像或特征图转换为更高级别的特征。假设lWlW是2D 卷积层,卷积层的输入特征图xx。2D 卷积权重W∈RR×S×C×KW∈RR×S×C×K,偏置b∈RKb∈RK,其中R×SR×S表示卷积核大小,CC 和KK 分别表示输出输出通道数。我们使用yy表示...
多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张 feature map 的 local 信息更多一些,还没来得及把信息分摊到 channel 级别上,那么往后就慢慢以增大 conv filter 的形式递增地扩大channel数,等到了网络的中层,channel数升得差不多了(信息分摊到channel上得差不多了),那么还想抽 local 的信息,就通过再加一...
它提出了动态ReLU (Dynamic ReLU, DY-ReLU)，可以将全局上下文编码为超函数，并相应地调整分段线性激活...
遍历layers->layer: if layer是conv层 且 使用了int8: 获取layer的下一层layer_next if layer_next是ReLU层: 获取layer的下下层layer_next_2 if layer_next_2是卷积层 且 使用了int8: layer层使用requantize if layer_next_2是split层: if layer_next_2 split出来的blob后面接的全是conv 且 这些conv都...
多出的relu对网络中层进一步压榨提炼特征。结合一开始单张 feature map 的 local 信息更多一些,还没来得及把信息分摊到 channel 级别上,那么往后就慢慢以增大 conv filter 的形式递增地扩大channel数,等到了网络的中层,channel数升得差不多了(信息分摊到channel上得差不多了),那么还想抽 local 的信息,就通过再加一...
GitHub - yuyq96/fuse_bn_conv_relu: PyTorch script to fuse BatchNorm layers into succeeding Conv or Linear layers in FX graph modegithub.com/yuyq96/fuse_bn_conv_relu 回顾:融合Conv-BN 由于本文的重点是探索将BN反向融合进后序Conv的可能性,因此不会过于详细地讨论前序Conv和BN算子融合的原理,还...
ReLU层: 为了给输出提供非线性并提高网络的性能,在每个卷积层之后经常实施整顿线性单元(ReLU)激活函数。如果输入是正的,ReLU直接输出,如果是负的,则输出零。 池化层: 卷积层的特征图是由池化层形成的,它降低了其维度。最大池化是一种常用的技术,在特征图的每个补丁中的最大值被作为输出。
回到第二个图的激活节点上,激活节点前后都有一个伪量化节点。如果这个激活是Relu,而Relu是不需要感知数据量化参数的,那么前后的两个伪量化节点是可以删掉一个的(留下的一个是用来量化Conv输出的);但如果激活不是Relu,而是前面提到的Swish、Gelu这些,那么前后两个伪量化节点都是需要保留的。
回到第二个图的激活节点上,激活节点前后都有一个伪量化节点。如果这个激活是Relu,而Relu是不需要感知数据量化参数的,那么前后的两个伪量化节点是可以删掉一个的(留下的一个是用来量化Conv输出的);但如果激活不是Relu,而是前面提到的Swish、Gelu这些,那么前后两个伪量化节点都是需要保留的。