南京大学提出量化特征蒸馏方法QFD | 完美结合量化与蒸馏,让AI落地更进一步!!!

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神经网络量化旨在通过使用低位近似加速和修剪全精度神经网络模型。采用量化感知训练(QAT)范式的方法最近有了快速增长,但往往在概念上较为复杂。 本文提出了一种新颖而高效的QAT方法,即量化特征蒸馏(QFD)。QFD首先将量化(或二值化)表示作为教师进行训练,然后使用知识蒸馏(KD)对网络进行量化。 定...

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本文介绍了如何使用PolarDB for AI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案。PolarDB for AI背景信息ID-Mapping是将所有可以收集到的账户类ID、设备标识ID等信息进行关联,并将关联后的信息汇聚到一个自然人身上,同时赋予这个自然人一个ID,作为这个自然人的唯一ID。...

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本文介绍了在PolarDB for AI中,特征管理的适用场景,以及创建特征、更新特征、查看特征状态、查看特征列表以及删除特征的语法及其示例内容。

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