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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 687 - 690 (4page)
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Existing quantization methods for deep neural networks suffer from long execution times due to repeated retraining, inference, and clustering. We propose a method to shorten quantization time by performing clustering based on the number of output neurons in each layer, using uniform quantization to limit the number of parameter types. Post-training quantization (PTQ) experiments showed that the proposed quantization method took less than 1 minute, demonstrating the time advantage of uniform quantization. Although it is computationally efficient, the quality of the results is superior to the existing method too. We achieved, an average accuracy drop of 1.89% and a compression ratio of 6.64. while conventional methods showed an average accuracy drop of 3.38% and a compression ratio of 6.4.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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