-
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
中国标准分类号：
国际标准分类号： -
封面预览
-
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。
-
下载说明
预览图若存在模糊、缺失、乱码、空白等现象，仅为图片呈现问题，不影响文档的下载及阅读体验。
当文档总页数显著少于常规篇幅时，建议审慎下载。
资源简介仅为单方陈述，其信息维度可能存在局限，供参考时需结合实际情况综合研判。
如遇下载中断、文件损坏或链接失效，可提交错误报告，客服将予以及时处理。