量子化スケールとビット幅は、ニューラルネットワークの量子化方法を検討する際に最も重要なパラメータです。これまでの研究は、勾配法 (勾配降下法およびヘシアン解析) を通じて、グローバルな方法で量子化

arxiv_reader のブックマーク 2023/08/22 13:23

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4741110448522174607/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.10814v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2308.10814v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2308.10814v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">極小値を飛び越える: ビジョントランスフォーマーの損失状況における量子化</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/%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/gradient">gradient</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/transformer">transformer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/CNN">CNN</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 量子化スケールとビット幅は、ニューラル ネットワークの量子化方法を検討する際に最も重要なパラメータです。これまでの研究は、勾配法 (勾配降下法およびヘシアン解析) を通じて、グローバルな方法で量子化</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20230822#bookmark-4741110448522174607"><span class="datetime-body">2023/08/22 13:23</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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