3.2.3 IQ (Importance Quantization) 重要性量化

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3.2.3 IQ (Importance Quantization) 重要性量化 3.2.3 IQ (Importance Quantization) 重要性量化在深度学习模型压缩的漫长征途中，我们一直在寻找那个完美的平衡点——如何在尽可能保留模型精度的前提下，将庞大的参数体积压缩到极致。传统的量化方法往往采用“一刀切”的策略，对网络中的所有权重一视同仁，进行均匀的线性量化。然而，神经网络的运作机制并非如此简单粗暴。就像一个精密的钟表机构，有些齿轮至关重要，哪怕微小的偏差都会导致停摆；而有些齿轮则仅起辅助作用，拥有较大的容错空间。Llama.