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模型量化的定义模型量化就是将训练好的深度神经网络的权值，值等从高精度转化成低精度的操作过程，例如将32位浮点数转化成8位整型数int8，同时我们期望转换后的模型准确率与转化前相近。模型量化的意义随着深度学习技术在多个领域的快速应用，具体包括计算机视觉-CV、自然语言处理-NLP、语音等，兰州新区城市亮化施工公司，出现了大量的基于深度学习的网络模型。这些模型都有一个特点，即大而复杂、适合在多卡上面进行推理，并不适合应用在手机等嵌入式设备中，而客户们通常需要将这些复杂的模型部署在一些低成本的嵌入式设备中，因而这就产生了一个矛盾。为了很好的解决这个矛盾，模型量化应运而生，它可以在损失少量精度的前提下对模型进行压缩，兰州新区城市亮化施工公司，使得将这些复杂的模型应用到手机，兰州新区城市亮化施工公司、机器人等嵌入式终端中变成了可能。模型量化具有如下特点银川户外LED亮化公司有多少公司选哪家.兰州新区城市亮化施工公司

桥梁亮化选用先进的灯光控制办法保证视觉条件下，满足这些条件的视觉需求，缩短正常的导通时刻的，合理的导通时刻控制，先进能量控制设备不只保证了超卓的视觉，跋涉LED照明灯具的使用寿命，一同也节省了能量，跋涉了电路的功率因数，下降功耗电力和照明电路。关于大型桥梁亮化工程，假定供给数百电力，管道千瓦，这些途径通常是嵌入在桥内，假定不这样做桥梁的结构的初始核算是什么效果。在桥梁亮化工程前期，需求充沛考虑到桥梁的特殊性，和一般的装修性照明和旅程照明相结合，才调合理化的对桥梁进行亮化。兰州小区亮化照明哪家公司好银川烟囱亮化公司有多少公司选哪家.

模型量化的分类修改网络结构的量化感知训练，即需要数据，需要反向传播，同时调整网络结构。需要明显更多的训练时间和细致的超参数调整目前前向传播中权重和的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂，容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向目前前向传播中权重和的量化比较成熟，但是训练中大部分的计算在反向传播步骤，如果能够将量化技术应用在反向传播中，则可以加速卷积的反向梯度传播过程，不过这需要对梯度也进行量化操作，而梯度的分布比较复杂，容易带来误差造成训练过程的不稳定。如何让量化模型的训练更加稳定，这是非常值得研究的方向

模型量化的形式形式上，可分为均匀量化（线性量化，包括对称和非对称）和非均匀量化（对数量化），通常来说量化函数是一个分段的常数函数，不同的量化等级之间的距离是相等的，即均匀量化，然而数据的分布往往不是均匀的，所以均匀量化不是比较合理的方案，因此有一些研究针对量化函数本身进行学习量化还可分为对称量化和非对称量化。量化前后0点的值不变的称为对称量化。但在实际过程中，量化的对象分布式不均匀的，不一定在0点值两边对称，所下图右侧所示，量化前后0点的值不同的称为非对称量化。甘南商业街亮化公司有多少公司选哪家.

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