Uczenie i dostrajanie
Uczenie uwzględniające kwantyzację
Quantization-aware training
Inne nazwy i skróty: QAT.
Co to jest uczenie uwzględniające kwantyzację?
Uczenie lub dostrajanie z symulowaniem ograniczeń wynikających z niższej precyzji.
Pozwala modelowi częściowo dostosować się do późniejszego zapisu skwantyzowanego. Wymaga pracy treningowej, w odróżnieniu od samej kwantyzacji po uczeniu.
Przykład zastosowania
Podczas dostrajania model symuluje niższą precyzję, zanim zostanie uruchomiony na urządzeniu o ograniczonej pamięci.
O czym pamiętać?
Potrzebne są dane i zasoby treningowe oraz ponowna ocena po eksporcie.
Powiązane pojęcia
- Parametry modelu (Model parameters)
- Uczenie maszynowe (Machine learning)