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量化入门指南 📘

量化（Quantization）是将连续数据映射到离散值的过程，广泛应用于机器学习、图像处理等领域。以下是关键知识点：

1. 基本概念 🔍

• 量化定义：将数据从高精度转换为低精度表示，例如将浮点数转换为整数
• 常见类型：均匀量化、非均匀量化（如μ-law）
• 核心公式：
  $$ Q(x) = \text{round}\left(\frac{x}{\Delta}\right) \times \Delta $$
  （Δ为量化间隔）

量化示意图

2. 应用场景 🌐

• 机器学习：模型压缩（如INT8量化）
• 图像编码：JPEG压缩中的颜色空间量化
• 信号处理：音频采样中的ADC量化

3. 技术方法 🛠️

• 线性量化：等分区间映射
• 分层量化：动态调整量化粒度
• 训练后量化：在模型训练完成后进行量化

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量化技术对比