什麼是模型量化

最佳化技術

模型量化是一種最佳化技術，主要用於降低深度學習模型（尤其是卷積神經網路）的計算和存儲開銷。

在深度學習中，模型參數通常以高精度浮點數（如32位浮點數）的形式存儲，但模型量化將這些參數轉換為更低位寬的整數或定點數，從而減少模型的大小和記憶體消耗，提高運行效率。這種轉換通常會導致一定程度的精度損失，但量化後的模型仍然可以在資源有限的設備上高效運行。模型量化的主要目的是提高模型在特定硬體上的執行效率，減小模型的存儲和計算成本，同時保持較高的準確性。