所以EasyQuant在实际端上推理阶段则采用权值和激活int7量化,中间int16 累加器累加最多八次的方式,使得推理速度优于权值和激活int8量化,中间int16 累加器只能累加两次(溢出)的方式,同时还可以比较好的保持量化后算法的精度。 4 Experiments 神经网络参数量化,模型压缩论文笔记Training with Qua
效率与保真度结合:稳定扩散的新型量化框架 | 稳定扩散模型的文本到图像生成由于其出色的可生成性而取得了显著的成功。然而,在推理过程中,重复的去噪过程计算量非常大,这使得扩散模型不太适合需要低延迟和可扩展性的实际应用。最近的研究采用了训练后量化 (PTQ) 和量化感知训练 (QAT) 方法来压缩扩散模型。然而,先前的...
基于设备视觉的裂缝检测量化技术综述 | 结构健康监测 (SHM) 通过及时检测损坏来确保基础设施的安全性和使用寿命。基于视觉的裂缝检测与无人机相结合,解决了传统基于传感器的 SHM 方法的局限性,但需要在资源受限的设备上部署高效的深度学习模型。本研究使用三种量化技术评估了 TensorFlow、PyTorch 和 Open Neural Network...