AI qat 的相关内容

文章 2024-12-08 来自：开发者社区

【AI系统】感知量化训练 QAT

本文将会介绍感知量化训练（QAT）流程，这是一种在训练期间模拟量化操作的方法，用于减少将神经网络模型从 FP32 精度量化到 INT8 时的精度损失。QAT 通过在模型中插入伪量化节点（FakeQuant）来模拟量化误差，并在训练过程中最小化这些误差，最终得到一个适应量化环境的模型。文中还会讨论伪量化节点的作用、正向和反向传播中的处理方式，以及如何在 TensorRT 中使用 QAT 模型进行....

文章 2023-05-27 来自：开发者社区

模型部署系列 | 一文告诉你AI模型QAT量化遇到震荡问题应该如何解决呢？（二）

4、实验4.1、消融实验1、振荡阻尼在表4中，作者研究了阻尼损失的强度如何影响网络的最终精度以及训练结束时振荡权重的比例。在前3行中可以观察到，随着系数λ的增加，振荡权重的比例降低，BN重新估计前后的精度差距缩小。然而，过多的阻尼会损害最终的精度，这表明过度的正则化会抑制权重在量化级别之间的有益移动。解决这个问题的方法是在训练过程中逐渐增加正规化权重。这允许潜在权重在训练的第一阶段更自由地移动，....

文章 2023-05-27 来自：开发者社区

模型部署系列 | 一文告诉你AI模型QAT量化遇到震荡问题应该如何解决呢？（一）

当用模拟量化训练神经网络时，可以观察到量化的权重可以在2个网格点之间振荡，这是出乎意料的。这种影响的重要性及其对量化感知训练（QAT）的影响在文献中没有得到很好的理解或研究。本文深入研究了权重振荡现象，并表明由于推理过程中错误估计的批量归一化统计数据和训练过程中增加的噪声，权重振荡会导致精度显著下降。这些效应在具有深度可分离层的高效网络（如MobileNets和EfficientNets）的低比....

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更新时间 2024-12-12 15:12:01

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