CVPR2023部署Trick | 解决量化误差振荡问题，让MobileNetv2的能力超过ResNet家族（二）
4、实验4.1、ImageNet Classification在各种模型上验证了本文的算法，包括不同规模的ResNet-18、ResNet-50和MobileNetV2。如表1所示，本文算法在与不同比特配置相对应的广泛模型上以很大的优势优于其他方法。具体而言，在ResNet-18和2/4位的MobileNetV2上实现了66.18%和57.85%的Top-1准确率，分别比SOTA高1.52%和4....
CVPR2023部署Trick | 解决量化误差振荡问题，让MobileNetv2的能力超过ResNet家族（一）
训练后量化（PTQ）由于其数据隐私性和低计算成本，被广泛认为是实际中最有效的压缩方法之一。作者认为PTQ方法中存在一个被忽视的振荡问题。在本文中主动探索并提出了一个理论证明，来解释为什么这样的问题在PTQ中是必不可少的。然后，试图通过引入一个原则性的、广义的理论框架来解决这个问题。特别是，首先公式化了PTQ中的振荡，并证明了问题是由模块容量的差异引起的。为此，作者定义了数据依赖和无数据情况下的模....
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