Искусственный интеллект
Квантование после обучения
Квантование после обучения уменьшает точность уже готовой модели без полного повторного обучения. Для статического варианта калибровочные примеры помогают оценить диапазоны активаций; динамический определяет часть масштабов во время инференса. Метод экономит ресурсы, но параметры калибровки влияют на ошибку.
Пример на практике
Небольшой набор типичных снимков используют для калибровки диапазонов активаций перед запуском модели.
Когда пригодится
Удобно, когда исходную тренировку повторить дорого.
Что важно учитывать
Калибровочный набор должен отражать реальные входы.
Словарь tarasovcode — проект Ильи Тарасова и TarasovWeb. Telegram-канал · #tarasovweb · #ИльяТарасов
Вернуться к 400 терминам