TensorFlow Lite 量化技术介绍

量化是将浮点数表示的数值转换为整数值的过程，旨在减少模型的大小和提高推理速度。以下是一些常用的量化技术：

1. 离散量化（Quantization）

离散量化是将浮点数映射到有限的整数范围内。常见的离散量化方法有：

  • 符号量化：将浮点数映射到正负整数。
  • 均匀量化：将浮点数映射到均匀分布的整数范围内。

2. 灰度量化（Gray-scale Quantization）

灰度量化是一种特殊的离散量化方法，它确保了量化后的整数在转换回浮点数时，与原始浮点数的相对误差最小。

3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

知识蒸馏是一种将大型模型的知识迁移到小型模型的技术。在量化过程中，可以将大型模型的量化权重用于小型模型，从而提高小型模型的性能。

4. 硬量化（Hard Quantization）

硬量化是将量化后的数值直接用于模型的权重和激活函数。这种方法简单高效，但可能会导致模型性能下降。

5. 软量化（Soft Quantization）

软量化是在量化过程中保留一些浮点数的精度。这种方法可以提高模型的性能，但会增加计算复杂度。

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Quantization