VLCQ：可变长编码的训练后量化方法
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VLCQ：可变长编码的训练后量化方法
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报道摘要
VLCQ 是一种训练后量化方法，通过放宽定点编码约束、引入变长编码，在无需训练数据与模型微调的前提下降低位宽。在图像分类、分割与目标检测任务上，其 per-channel 量化精度超过 FP32 与 PWLQ，相比 FP32 最高压缩 6x、相比 PWLQ 最高 1.7x。若以压缩优先、容忍有限精度损失，VLCQ 相比 FP32 最高压缩 12.25x，性能下降不到 4%。
摘自 arXiv：cs.AI
最新进展10月15日 12:00
VLCQ：用变长编码实现深度神经网络训练后量化报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AIVLCQ：用变长编码实现深度神经网络训练后量化
VLCQ 是一种训练后量化方法，通过放宽定点编码约束、引入变长编码，在无需训练数据与模型微调的前提下降低位宽。在图像分类、分割与目标检测任务上，其 per-channel 量化精度超过 FP32 与 PWLQ，相比 FP32 最高压缩 6x、相比 PWLQ 最高 1.7x。若以压缩优先、容忍有限精度损失，VLCQ 相比 FP32 最高压缩 12.25x，性能下降不到 4%。
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