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神经网络定点训练中自适应量化方法的深度剖析与创新实践.docx

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    神经网络定点训练中自适应量化方法的深度剖析与创新实践

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着人工智能技术的飞速发展，神经网络在众多领域得到了广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。神经网络模型的规模和复杂度不断增加，对计算资源和存储资源的需求也日益增长。在实际应用中，尤其是在资源受限的设备上，如移动设备、嵌入式系统和物联网设备，如何高效地运行神经网络模型成为了一个关键问题。量化技术作为一种有效的解决方案，通过将神经网络中的参数和激活值从高精度的浮点数转换为低精度的数据类型，如定点数或整数，能够显著减少模型的存储需求和计算量，提高模型的运行效率。

    自适应量化方法在神经网络定点训练中具有至

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