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    CVPR 2021 | LCQ:基于低比特量化精度提升的可学习压扩量化方法

    量化深度神经网络是一种有效的减少内存消耗和提高推理速度的方法,因此适用于资源受限的设备。然而,极低位模型仍然很难达到与全精度模型相当的精度。为了解决这个问题,本文提出了可学习扩展量化 (LCQ) 作为一种新的非均匀量化方法用于 2-bit、3-bit 和 4-bit 模型量化。LCQ 联合优化模型权重和可学习的压扩函数,这些函数可以灵活而非均匀地控制权值和激活的量化级别。本文还提出了一种新的权重归一化技术,允许更稳定的量化训练。实验结果表明,在图像分类和目标检测任务中,LCQ 优于传统最先进的方法,缩小了量化模型和全精度模型之间的差距。值得注意的是,ImageNet 上的2-bit ResNet-50 模型达到了最高的 75.1% 的精度,并将差距缩小到 1.7% ,使 LCQ 能够进一步挖掘非均匀量化的潜力。

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