不同的网路显然这一阈值是不同的,因此我们需要一个矫正数据集(calibration dataset)来进行scale的选取,其选择的标准为最小化KL_divergence(: KL_divergence(P,Q):= SUM(P[i] * log(P[i] / Q[i] ), i)). 费了半天劲,难道KL算法的目的,就是为了找到一个合适的threshold? 口说无凭,程序为证,我们分...
其中8bit模型量化是最为常见的训练后模型优化步骤,也是在Tensorflow等训练框架,TensorRT,NCNN等推理框架中非常成熟的模块。 在8bit模型量化中,NVIDIA提出的基于KL散度的对称8bit量化方案是主流的方案。 为了加深对该方法的理解,本次开设了基于ncnn框架和KL散度的8bit模型量化与推理实战,详解其原理与实现,本次课程经过...
7.获取原始模型中任一层的初始kl散度集,其中,初始kl散度集包括与预设截断阈值集中每个截断阈值一一对应的初始kl散度值,任一初始kl散度值由以下概率分布确定:该任一层的输出数据集的原始概率分布、由相应的截断阈值确定的新的输出数据集的概率分布,该新的输出数据集的概率分布是根据目标量化类型获得; 8.根据预设滤波...
一个人挥舞手掌,( wwit1024)手掌一定会在前后帧中发生最大移动,其周围图像数据发生变化最大。而这个人的身体其他部位却变化很小,数据几乎保持不变。如果能将这个变化数据提取出来,并且进一步分析其位置信息,那么可以用于区分其他动作。
一种基于优化的kl散度的模型量化方法、装置及设备专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于优化的kl散度的模型量化方法、装置及设备说明:本申请实施例提供了一种基于优化的kl散度的模型量化方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计...专利查询请上爱企查
模型量化方法,装置,计算机设备及存储介质 本申请实施例公开了一种模型量化方法,装置,计算机设备及存储介质,属于计算机技术领域.该方法包括:获取第一模型,第一模型包括多个第一算子,拼接层和第二算子;确定多个第一算子和第二算子中的每个算子的输入范围,基于每个算子的输入范围以及目标输出范围,更... 康洋,孙爽 被引...
其中8bit模型量化是最为常见的训练后模型优化步骤,也是在Tensorflow等训练框架,TensorRT,NCNN等推理框架中非常成熟的模块。 在8bit模型量化中,NVIDIA提出的基于KL散度的对称8bit量化方案是主流的方案。 为了加深对该方法的理解,本次开设了基于ncnn框架和KL散度的8bit模型量化与推理实战,详解其原理与实现,本次课程经过...