4.2 量化感知训练（QAT, Quantization Aware Training）

文档摘要

4.2 量化感知训练（QAT, Quantization Aware Training） 4.2 量化感知训练（QAT, Quantization Aware Training）：在精度与效率的临界面上重铸神经网络的“神经突触” 倘若把深度神经网络比作一座精密运转的生物神经系统，那么权重与激活值就是其神经元之间持续脉动的电化学信号——它们以浮点数的连续性承载着模型对世界的表征能力；而推理引擎，则是这套系统对外部刺激作出快速响应的运动皮层。当我们将这座系统部署到边缘端、车载芯片或移动端时，一个根本性的矛盾便浮出水面：高保真的浮点计算，正与严苛的功耗、带宽与延迟约束激烈对峙。低精度推理不是妥协，而是一场有预谋的重构；它不是否定模型的能力，而是重新定义“能力”在硬件物理边界内的表达形式。