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资源简介
摘要：本文件规定了深度学习网络模型压缩与量化算法的评估方法、指标体系及实施流程。本文件适用于深度学习模型优化领域的研究、开发和应用过程中的算法性能评估。
Title：Evaluation Specification for Deep Learning Network Model Compression and Quantization Algorithms
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国际标准分类号： -
封面预览
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拓展解读
TSZROBOT 0004-2023《深度学习网络模型压缩与量化算法评估规范》中关于“模型量化精度评估方法”的变化是一大亮点。相较于旧版，新版对量化后模型精度损失的评估流程进行了细化和优化。
在实际应用中，新版标准提出的“基于校准数据集的量化精度评估”方法非常实用。该方法要求先构建一个包含至少1000个样本的校准数据集，然后按照以下步骤操作：首先使用未量化的全精度模型对校准数据集进行推理，记录每个样本的输出值；接着用量化后的模型重复上述过程，并计算两者输出值之间的均方误差（MSE）。最后根据MSE结果判断量化精度是否满足要求。这种方法能够更准确地反映量化对模型性能的影响，为开发者提供了可靠的参考依据。
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