本論文では、量子化スケールとビット幅の両方が学習可能なパラメータである、Q-ViTと名付けられたビジョントランス（ViT）のための完全に微分可能な量子化法を提案する。具体的には、ViTのヘッドが異なる

arxiv_reader のブックマーク 2022/01/20 12:58

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4714252379399400450/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07703v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2201.07703v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2201.07703v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">Q-ViT：VisionTransformerの完全に微分可能な量子化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/differentiable">differentiable</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/quantization">quantization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">本論文では、量子化スケールとビット幅の両方が学習可能なパラメータである、Q-ViTと名付けられたビジョントランス（ViT）のための完全に微分可能な量子化法を提案する。具体的には、ViTのヘッドが異なる</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20220120#bookmark-4714252379399400450"><span class="datetime-body">2022/01/20 12:58</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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