Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Quantification Post-Entraînement
Technique appliquée après l'entraînement du modèle pour réduire la précision des poids sans réentraînement.
Quantification Sensible à la Distribution
Approche adaptant les niveaux de quantification selon la distribution statistique des poids du réseau.
Quantification avec Apprentissage
Méthode intégrant la simulation de quantification pendant l'entraînement pour minimiser la perte de précision.
Quantification Mixte
Stratégie utilisant différentes précisions de bits pour différentes couches du réseau neuronal.
Quantification à Bits Variables
Technique optimisant dynamiquement le nombre de bits alloués à chaque poids ou activation.
Quantification Non-Uniforme
Approche utilisant des intervalles de quantification inégaux pour mieux représenter la distribution des poids.
Quantification Dynamique
Méthode calculant les paramètres de quantification à l'exécution pour chaque batch d'entrées.
Quantification Statique
Processus précalculant les paramètres de quantification avant l'inférence pour optimiser les performances.
Quantification Extrême
Technique poussant la réduction de précision jusqu'à 1-2 bits pour une compression maximale.
Quantification par Regroupement
Approche regroupant les poids similaires en clusters pour optimiser la représentation quantifiée.
Quantification Structurellement Contrainte
Méthode préservant la structure du réseau tout en appliquant des contraintes de quantification spécifiques.
Quantification Adaptative
Technique ajustant automatiquement la stratégie de quantification selon les caractéristiques du modèle et des données.