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人工智能完整词典
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Quantization-Aware Training (QAT)
在深度学习模型训练过程中模拟量化效果的训练方法，用于优化量化后的模型性能。
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Fake Quantization
在训练时模拟量化效果的操作，通过对数值进行舍入同时保留梯度以进行反向传播。
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Quantization Range
用于将浮点数映射到量化整数的数值区间[最小值, 最大值]，决定表示精度。
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Symmetric Quantization
量化区间以零为中心对称的量化技术，简化计算但可能降低对非对称分布的效率。
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Asymmetric Quantization
使用非零零点的量化方法，优化非中心分布的动态范围利用率。
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Dynamic Range Quantization
在执行期间动态调整量化范围的技术，以优化可用比特的使用效率。
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Per-Tensor Quantization
对整个张量应用单一组量化参数的方法，简化实现过程。
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Integer-Only Quantization
完全消除浮点运算的方法，需要专门技术来维持模型精度。
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逐层量化
根据每层特定特征和敏感度单独优化量化策略的方法。
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量化敏感度分析
评估量化对模型各组件的影响，以识别需要特别关注的层。
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量化感知训练循环
修改后的训练周期，在每个前向和后向传播中集成量化模拟操作。
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批归一化折叠
在量化前将批归一化参数与卷积权重融合的优化技术。
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QAT中的梯度裁剪
在量化训练期间限制梯度幅度的方法，以在存在近似的情况下稳定收敛。
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渐进式量化
在训练过程中逐步增加量化级别的渐进方法，以促进模型适应。
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