重参架构的量化问题解决了 | 粗+细粒度权重划分量化让RepVGG-A1仅损失0.3%准确性

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尽管神经网络在各种应用中取得了显著的进展,但它们需要大量的计算和内存资源。网络量化是一种强大的技术,可以压缩神经网络,从而实现更高效和可扩展的AI部署。 最近,重参化作为一种有前景的技术,在同时减轻各种计算机视觉任务中的计算负担的同时,提高了模型性能。然而,在应用量化时,重参化网络的准确性会显著下降...

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