模型部署AI震荡-阿里云

模型部署系列 | 一文告诉你AI模型QAT量化遇到震荡问题应该如何解决呢？（二）

4、实验4.1、消融实验1、振荡阻尼在表4中，作者研究了阻尼损失的强度如何影响网络的最终精度以及训练结束时振荡权重的比例。在前3行中可以观察到，随着系数λ的增加，振荡权重的比例降低，BN重新估计前后的精度差距缩小。然而，过多的阻尼会损害最终的精度，这表明过度的正则化会抑制权重在量化级别之间的有益移动...

模型部署系列 | 一文告诉你AI模型QAT量化遇到震荡问题应该如何解决呢？（一）

当用模拟量化训练神经网络时，可以观察到量化的权重可以在2个网格点之间振荡，这是出乎意料的。这种影响的重要性及其对量化感知训练（QAT）的影响在文献中没有得到很好的理解或研究。本文深入研究了权重振荡现象，并表明由于推理过程中错误估计的批量归一化统计数据和训练过程中增加的噪声，权重振荡会导致精度显著下降...

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更新时间 2024-02-05 11:07:31

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