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Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction
PDF:https://openaccess.thecvf/content_ICCV_2019/papers/Nagel_Data-Free_Quantization_Through_Weight_Equalization_and_Bias_Correction_ICCV_2019_paper.pdf
PyTorch: https://github/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

DFQ提出了一种不需要额外数据来finetune恢复精度的离线8bit量化方法，充分利用了relu函数的尺寸等价缩放的特性来调整不同channel的权重范围，同时还能纠正量化过程中引入的偏差。

Data-Free Quantization Through Weight Equalization and Bias Correction
PDF:https://openaccess.thecvf/content_ICCV_2019/papers/Nagel_Data-Free_Quantization_Through_Weight_Equalization_and_Bias_Correction_ICCV_2019_paper.pdf
PyTorch: https://github/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

1 概述

DFQ提出了一种不需要额外数据来finetune恢复精度的离线8bit量化方法，充分利用了relu函数的尺寸等价缩放的特性来调整不同channel的权重范围，同时还能纠正量化过程中引入的偏差。

本文标签： 深度论文FreeDATAQuantization

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