論文の概要: Mixed-Precision Quantization for Deep Vision Models with Integer Quadratic Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05657v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 02:55:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-09 13:27:08.272856
• Title: Mixed-Precision Quantization for Deep Vision Models with Integer Quadratic Programming
• Title（参考訳）: Integer Quadratic Programmingを用いた深部視覚モデルの混合精度量子化
• Authors: Zihao Deng, Sayeh Sharify, Xin Wang, Michael Orshansky,
• Abstract要約: 量子化はニューラルネットワークを圧縮する技術として広く使われている。 MPQは、様々なビット幅をレイヤに割り当て、精度と効率のトレードオフを最適化することで、この問題に対処する。 我々は、量子化誤差の層間依存性をキャプチャする実用的な感度に基づくMPQアルゴリズムであるCLADOを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0146264551420066
• License:
• Abstract: Quantization is a widely used technique to compress neural networks. Assigning uniform bit-widths across all layers can result in significant accuracy degradation at low precision and inefficiency at high precision. Mixed-precision quantization (MPQ) addresses this by assigning varied bit-widths to layers, optimizing the accuracy-efficiency trade-off. Existing sensitivity-based methods for MPQ assume that quantization errors across layers are independent, which leads to suboptimal choices. We introduce CLADO, a practical sensitivity-based MPQ algorithm that captures cross-layer dependency of quantization error. CLADO approximates pairwise cross-layer errors using linear equations on a small data subset. Layerwise bit-widths are assigned by optimizing a new MPQ formulation based on cross-layer quantization errors using an Integer Quadratic Program. Experiments with CNN and vision transformer models on ImageNet demonstrate that CLADO achieves state-of-the-art mixed-precision quantization performance. Code repository available here: https://github.com/JamesTuna/CLADO_MPQ
• Abstract（参考訳）: 量子化はニューラルネットワークを圧縮する技術として広く使われている。 すべての層に均一なビット幅を割り当てると、低い精度で精度が低下し、高い精度で非効率になる。 混合精度量子化(MPQ)は、様々なビット幅を層に割り当て、精度と効率のトレードオフを最適化することでこの問題に対処する。 MPQの既存の感度に基づく手法は、層間の量子化誤差は独立であり、最適以下の選択につながると仮定する。 我々は、量子化誤差の層間依存性をキャプチャする実用的な感度に基づくMPQアルゴリズムであるCLADOを紹介する。 CLADOは、小さなデータサブセット上の線形方程式を用いて、ペアワイズなクロスレイヤー誤差を近似する。 Integer Quadratic Program を用いて、層間量子化誤差に基づく新しいMPQ定式化を最適化することにより、層間ビット幅を割り当てる。 ImageNet上でのCNNおよびビジョントランスフォーマーモデルによる実験により、CLADOは最先端の混合精度量子化性能を達成することを示した。 https://github.com/JamesTuna/CLADO_MPQ

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