基于pytorch后量化（mnist分類）—浮點訓練vs多bit后量化vs多bit量化感知訓練效果對比

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試了 bit 數為 1～8 的準確率，得到下面這張折線圖：

發現，當 bit >= 3 的時候，精度幾乎不會掉，bit = 2 的時候精度下降到 69%，bit = 1 的時候則下降到 10%。

這一方面是 mnist 分類任務比較簡單，但也說明神經網絡中的冗余量其實非常大，所以量化在分類網絡中普遍有不錯的效果。

卷積層量化

總結

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