Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Quantificação Pós-Treinamento
Técnica aplicada após o treinamento do modelo para reduzir a precisão dos pesos sem retreinamento.
Quantificação Sensível à Distribuição
Abordagem que adapta os níveis de quantificação de acordo com a distribuição estatística dos pesos da rede.
Quantificação com Aprendizagem
Método que integra a simulação de quantificação durante o treinamento para minimizar a perda de precisão.
Quantificação Mista
Estratégia que utiliza diferentes precisões de bits para diferentes camadas da rede neural.
Quantização de Bits Variáveis
Técnica que otimiza dinamicamente o número de bits alocados a cada peso ou ativação.
Quantização Não Uniforme
Abordagem utilizando intervalos de quantização desiguais para melhor representar a distribuição dos pesos.
Quantificação Dinâmica
Método que calcula os parâmetros de quantificação em tempo de execução para cada lote de entradas.
Quantificação Estática
Processo que pré-calcula os parâmetros de quantificação antes da inferência para otimizar o desempenho.
Quantificação Extrema
Técnica que leva a redução de precisão a 1-2 bits para máxima compressão.
Quantificação por Agrupamento
Abordagem que agrupa pesos semelhantes em clusters para otimizar a representação quantificada.
Quantificação Estruturalmente Restrita
Método que preserva a estrutura da rede enquanto aplica restrições de quantificação específicas.
Quantificação Adaptativa
Técnica que ajusta automaticamente a estratégia de quantificação de acordo com as características do modelo e dos dados.