Learning to Quantize Deep Networks by Optimizing Quantization Intervals with Task Loss
Samsung Advanced Institute of Technology (SAIT) · CVPR 2019 · 2018 · 검증 완료 검증 완료복수의 신뢰 가능한 출처로 검증되었습니다.
양자화 구간(interval) 자체를 태스크 손실로 학습해 가중치·활성값을 함께 양자화하는 QIL. 극저비트에서도 정확도 손실을 최소화하는 학습 가능한 양자화 기법을 제안한다.
- arXiv
- 1808.05779
- 원문
- https://arxiv.org/abs/1808.05779
관련 항목
출처 및 검증
- [paper] https://arxiv.org/abs/1808.05779
마지막 검증일: 2026-07-22