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평가 기록 27건
Papers with Code 아카이브
Quantization
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- 32
Quantization is a promising technique to reduce the computation cost of neural network training, which can replace high-cost floating-point numbers (e.g., float32) with low-cost fixed-point numbers (e.g., int8/int16).
Source: Adaptive Precision Training: Quantify Back Propagation in Neural Networks with Fixed-point Numbers
평가 결과
데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.
출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.