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Glossário IA

O dicionário completo da Inteligência Artificial

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categorias
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Conjunto de Dados de Calibração

Subconjunto representativo dos dados de treinamento usado para determinar as faixas de valores ótimas durante a quantização estática, essencial para calcular os fatores de escala e pontos zero.

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Desquantização

Processo inverso da quantização que converte valores inteiros de baixa precisão de volta para ponto flutuante para cálculos que exigem maior precisão durante a inferência.

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Quantização de Precisão Mista

Estratégia híbrida que aplica diferentes níveis de precisão (8-bit, 4-bit, 2-bit) às diferentes camadas do modelo, de acordo com sua sensibilidade à quantização.

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Quantização Por Canal

Técnica de quantização que aplica fatores de escala distintos para cada canal de saída de uma camada convolucional, melhorando significativamente a precisão para CNNs.

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Quantização Por Tensor

Abordagem mais simples que utiliza um único fator de escala e ponto zero para todo o tensor, menos precisa, mas mais rápida de calcular do que a quantização por canal.

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Faixa de Recorte

Faixa de valores definida durante a calibração para limitar os extremos antes da quantização, essencial para minimizar o erro de quantização, excluindo os outliers.

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Quantização Por Camada

Método que otimiza independentemente os parâmetros de quantização para cada camada da rede, levando em consideração as características específicas de distribuição de cada camada.

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Erro de Quantização

Diferença entre os valores originais em ponto flutuante e suas representações quantizadas, medida por métricas como MSE ou divergência KL para avaliar a qualidade da quantização.

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Inferência Apenas com Inteiros

Paradigma de execução onde todas as operações do modelo são realizadas em aritmética inteira, eliminando completamente as conversões de ponto flutuante para máxima performance.

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