1、引言对于在FPGA端侧进行CNN卷积神经网络加速，合适的量化方法不仅能够有效的提升DSP在单位周期内的操作数，同样也能够降低对存储空间、片内外交互带宽、逻辑资源等的需求。例如采用16Bit量化方式，每个DSP可以进行1次乘法运算；采用8Bit量化方式，DSP可以进行2次乘法运算，这个在之前的博客里有提到（）。如果要实现INT8类型的量化，那么很关键的一点是选择合适的量化算法，很显然如果采用直接
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2023-08-13 22:43:35
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一、背景简介 在深度学习和机器学习的各种模型训练过程中，在训练数据不够多时，自己常常会遇到的问题就是过拟合（overfitting），过拟合的意思就是模型过度接近训练的数据，使得模型的泛化能力降低，泛化能力降低表现为模型在训练集上测试的误差很低，但是真正在验证集上测试时却发现error很大，如下图所示。所以此时得到的过拟合的模型不是我们想要的模型，我们需要对模型进行优化，从而提高其泛化性能，
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2023-08-28 16:33:02
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量化（Quantization）模型的论文来自于 Google 发表的文章 On the efficient representation and execution of deep acoustic models。量化方法的目的就是使用 8 位或 16 位的整型数来替代浮点数，这种方法试图利用定点点积来替代浮点点积，这很大程度上降低了神经网络在无硬浮点设备上的运算开销。同时，该方法在一些支持单指
上一篇文章介绍了后训练量化的基本流程，并用 pytorch 演示了最简单的后训练量化算法。后训练量化虽然操作简单，并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法 (如 tensorrt、ncnn，SNPE 等)，但有时候这种方法并不能保证足够的精度，因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法——量化感知训练。量化感知训练，顾名思义，就是在量化的过程中，对网络进行训练，从而让网络参数能更好地适应量化
背景越来越多的现实应用使用深度学习模型实现预测功能，这需要大量计算和内存的使用。如此规模的资源的耗费常常会给强大的服务器带来负担，更不用说低功耗的边缘设备了。如何合理使用资源以达到高效计算成为了热点问题。不同的技术方法（从算法，软件，硬件考虑）得到发展来减少实际问题中模型的计算和内存消耗，进而方便模型的开发和部署。目前来看，这些技术中量化是一个广泛被研究且有前景的方法，量化是将深度学习模型中的普遍
文章目录一、TensorRT 为什么需要量化二、基础内容三、神经网络的量化过程 一、TensorRT 为什么需要量化量化是什么：量化在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。神经网络的量化是在做一件什么事：对 FP32 的权重进行不饱和映射（最大值映射）：即对权重无需进行校准，只需要进行
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2023-08-04 20:40:19
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之前写过一系列网络量化相关的文章，它们都出自 Google 在 2018 年发表的一篇论文，目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化标准。不过，最近有读者在后台问我，说他看到的一些论文和我文章中的方法差别很大，被搞懵了。因此，今天想整理一下网络量化的发展脉络，帮助刚入门的同学更好地理清这里面的来龙去脉。为什么要模型量化关于模型量化，最直接的想法当然是把所有浮点运算都转变为定点
量化A White Paper on Neural Network Quantization为什么要量化为了追求性能，神经网络模型的体量不断增大，这给在边缘设备上部署模型造成了困难。因此需要一些技术使得模型轻量化，加快模型的推理速度和功率消耗。模型量化就是一种非常有效的模型轻量化算法。它主要通过对模型内的权重和激活值参数进行类型转化（比如浮点型转低位整型，或者混合精度等）来加快模型推理速度。但是，
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2023-09-18 06:13:42
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摘要 随着智能移动设备的日益普及和深度学习模型令人生畏的计算成本，人们需要高效和准确的设备上推理方案。我们提出了一种量化方案，允许仅使用整数算法进行推理，它可以在常用的硬件上比浮点推理更有效地实现。我们还共同设计了一个训练程序，以保持端到端模型精度后量化。因此，所提出的量化方案提高了精度和设备上延迟之间的权衡。这些改进甚至在MobileNets上也是显著的，
- 训练时对gredient量化，减少网络传输，加快训练速度（1-bit quantization)- 预测模型量化，减少模型大小，使得能加载进内存或显存；计算时还是转成float计算；- 预测模型量化，输入的样本也量化，中间激活值也用量化的，INT8和INT8直接计算，计算也加速了；- 训练Forward时也进行伪量化，让训练的模型尽量往减少Forward误差上靠拢，从而减少预测时的量
之前写过一系列网络量化相关的文章，它们都出自 Google 在 2018 年发表的一篇论文，目前也是 tflite 和 pytorch 等框架中通用的量化标准。不过，最近有读者在后台问我，说他看到的一些论文和我文章中的方法差别很大，被搞懵了。因此，今天想整理一下网络量化的发展脉络，帮助刚入门的同学更好地理清这里面的来龙去脉。为什么要模型量化关于模型量化，最直接的想法当然是把所有浮点运算都转变为定点
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2023-08-14 16:15:35
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公式是在是太蛋疼了，如果要看公式的可以上知乎上面看神经网络低比特量化中训练和推理是如何实现的？ - ZOMI酱的回答- 知乎1.1 神经网络模型量化概述随着深度学习的发展，神经网络被广泛应用于各种领域，模型性能的提高同时也引入了巨大的参数量和计算量。模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术，可以有效的降低模型计算强度、参数大小和内存消耗，但往往带来巨大的精度损失。尤其是在极低比特(<
将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发） 文章目录将强化学习应用到量化投资中实战篇（神经网络模块开发）1.前言2 父类Network类3. DNN4.LSTM5.CNN 1.前言在本节内容中，将详细介绍神经网络模块中包含的几个神经网络类的属性和功能，并详细讲解基于 Python和Pytorch 实现的源码。本节内容的神经网络模块包括基本的深度神经网络 DNN、LSTM和卷积神经网络 C
在过去的十年中，深度学习在解决许多以前被认为无法解决的问题方面发挥了重要作用，并且在某些任务上的准确性也与人类水平相当甚至超过了人类水平。 如下图所示，更深的网络具有更高的准确度，这一点也被广泛接受并且证明。使用更深层次的网络模型追求人类级别的准确性会带来一系列挑战，例如：更长的推理时间更高的计算要求更长的训练时间高计算量的深度模型需要较长训练时间，对于线下训练还是可以接受的，因为训练通常进行一次
神经网络虽然在多个领域取得了非常巨大的成就，但是其本质是大量参数的拟合和泛化，如果想处理更加复杂的任务，在没有过拟合的情况下，增加训练数据和加大网络规模无疑是简单有效的手段。现实情况就是这么做的，但是巨大的参数量和复杂的网络结构造成了两个主要的问题：模型体积和运算速度。这两个问题会带来诸如内存容量，内存存取带宽，移动端还有电量消耗等一系列问题，大大限制了神经网络的应用场景。背景介绍为了解决这些问题
神经网络模型是计算密集型应用，在部署时基本都会经过模型压缩，本次主要谈谈量化，其他技术留在以后吧。一、为什么可以量化？首先，什么是量化呢？ 量化，这个术语最初是来自数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程（度娘搬运来的）。 对应到人工智能领域的量化呢，模型一般都用fp32来存储数据，量化就是把fp32的数据用int8来表示。 很显然，经
深度学习神经网络模型中的量化是指浮点数用定点数来表示，也就是在DSP技术中常说的Q格式。我在以前的文章（Android手机上Audio DSP频率低 memory小的应对措施 ）中简单讲过Q格式，网上也有很多讲Q格式的，这里就不细讲了。神经网络模型在训练时都是浮点运算的，得到的模型参数也是浮点的。通常模型参数较多，在inference时也有非常多的乘累加运算。如果处理器的算力有限，在inferen
LDGCN: Linked Dynamic Graph CNN Learning on PointCloud via Linking Hierarchical Features南方科技大学 代码链接https://github.com/KuangenZhang/ldgcnn本文是基于DGCNN和PointNet进行改进之后的工作，主要是用于点云特征提取任务，可以很方便的扩展到点云分类和点云分割任务
1.2.3 轻量级神经网络概述深度学习算法已经在计算机视觉、自然语言处理、控制工程等领域表现惊人，直接 冲击传统算法的地位，进而引发新一代人工智能的浪潮。神经网络具有高密集的计算量， 而移动设备计算资源紧张，因此，如何在移动设备中部署神经网络模型是目前深度学习 发展的技术瓶颈。 为解决如何在移动设备中部署神经网络模型的问题，国内外各大深度学习研究机构 纷纷提供了将深度神经网络模型移植到移动端设备的
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2023-09-05 18:48:06
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高通发布了一份AIMET的白皮书。[2106.08295] A White Paper on Neural Network Quantization (arxiv.org)https://arxiv.org/abs/2106.08295这份白皮书介绍了AIMET中所有的量化知识和使用方法：模型量化原理的解释；PTQ和QAT的使用流程；如何调试量化模型。这里简单摘录第一章AIME简介和第二章量化基础
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2023-06-05 16:15:59
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