LSQ:Learned Step Size Quantization
LSQ:基于可训练Step_size的低比特量化 from ICLR2020 IBM Research Abstract 神经网络以低精度在运行推理时具有低功耗和更易于存储的优势，但却牺牲了精度，因此本文就致力于解决这一问题。本文提出的LSQ量化方案应用在不同架构时，在ImageNet数据集上均达到了SOTA，其中权重和激活值量化到了2、3、4bit，以及量化位数为3bit时达到了全精度模型的精度
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