⑴ 神經網路壓縮方法：模型量化的概念簡介
在深度學習領域，神經網路模型的准確性顯著提升，甚至達到人類水平，但同時也面臨著巨大的挑戰，特別是計算量巨大，訓練時間長的問題。為了在高吞吐量生產環境中部署模型，模型壓縮技術變得至關重要。本文將介紹模型壓縮的主流方法，包括量化方法、模型剪枝和知識蒸餾。其中，量化方法尤其受到關注，它通過使用較低精度的數據類型（如8位整數代替32位浮點數）來存儲模型權重和執行計算，以減少模型的佔用空間而不犧牲准確性。接下來，我們將深入探討模型量化技術。
模型量化涉及到將值從大集合映射到較小集合的過程，旨在在轉換中具有最少的信息損失。這個過程在信號處理、數據壓縮等領域中廣泛應用。在深度神經網路中，量化操作應用於連續模擬信號，將其轉換為離散數字信號。浮點數的表示遵循IEEE 754標准，允許使用16位（半精度）到256位（八位精度）的不同級別表示。這些表示包括符號位、有效數（小數）和指數位。量化操作影響連續值的表示範圍和精度，可能導致值的表示誤差，即量化誤差。為減少這些誤差，需要考慮量化前的分布知識以優化映射過程。
量化從浮點集（如FP32）轉換到整數集（如INT8）時，需要確定輸入數據的范圍與較低精度數據類型之間的關系。這可以通過預先了解或估計輸入數據分布來實現，以優化映射過程。量化在深度學習中的應用涉及對模型參數和激活進行量化，降低數據類型精度。對於偏置層，通常保持較高精度，例如INT32，以減少額外開銷。量化權重和激活的過程依賴於權重分布的有限范圍，使得映射到較低精度的數據類型相對容易。與權重不同，激活值根據輸入數據變化，需要依賴一組代表性輸入數據樣本來估計激活范圍，從而確定比例因子和零點。
量化技術在現代深度學習框架中得到廣泛應用，支持不同類型的量化方法。訓練後量化在模型完全訓練後執行，分為動態和靜態兩種策略，動態方法在推理過程中動態調整激活范圍，靜態方法則通過額外校準步驟估計激活范圍。量化感知訓練（QAT）試圖在訓練過程中模擬量化行為，通過在前向傳遞中對權重和激活進行偽量化，實現准確性和延遲之間的平衡。自動混合精度量化則在某些層中使用較高精度值，以解決無法完全擬合較低精度量化范圍的問題。量化方法的選擇和應用依賴於對數據集需求的考慮和權衡，以實現模型壓縮的同時保持最小的准確性損失。
總結而言，模型量化是一種有效的模型壓縮方法，通過降低數據類型精度來減少模型大小和計算成本。它在實際應用中得到了廣泛應用，通過優化映射過程和考慮量化誤差來實現准確性和效率之間的平衡。了解量化技術及其在深度學習中的應用有助於在生產環境中部署更高效、更緊湊的模型。