Data Free Quantization
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Quantization
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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
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UNET Quantization
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출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.