【摘 要】
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为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差（QMSE）为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数（USP）的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量化系数的指标;USP通过更新批次归一化层中的均值和方差,矫正模型量化产生的均值和方差偏移。实验结果表明,在不进行重训练的情况下,使用QMSE+USP对常见的深度神经网
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区科技援疆基金项目（2020E0234）； 国家自然科学基金项目（U2003208、61962057、U19A2080、61563051、61662074）； 北京市科技计划基金项目（Z181100001518006）； 中国科学院STS计划基金项目（KFJ-STS-ZD
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为模型量化后具有更高的准确度,提出以量化均方误差（QMSE）为指标的确定量化系数的方法,针对量化后性能损失严重的小型网络,进一步提出更新统计参数（USP）的方法。QMSE将量化过程中的舍入和截断操作产生的噪声相结合,以此作为选取合适量化系数的指标;USP通过更新批次归一化层中的均值和方差,矫正模型量化产生的均值和方差偏移。实验结果表明,在不进行重训练的情况下,使用QMSE+USP对常见的深度神经网络量化,模型性能优于其它算法。
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