論文の概要: A Data-Free Analytical Quantization Scheme for Deep Learning Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07391v3
• Date: Tue, 09 Sep 2025 10:16:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.725495
• Title: A Data-Free Analytical Quantization Scheme for Deep Learning Models
• Title（参考訳）: ディープラーニングモデルのためのデータフリー分析量子化スキーム
• Authors: Ahmed Luqman, Khuzemah Qazi, Murray Patterson, Malik Jahan Khan, Imdadullah Khan,
• Abstract要約: モデル重みに対する学習後の量子化手法を提案する。 提案手法は,量子化ノイズを最小限に抑える数学的保証とともに,最適クリッピングしきい値とスケーリング係数を求める。 実世界のデータセットにおける実験結果から,我々の量子化方式はモデルの精度を保ちながら,モデルのサイズと計算要求を大幅に削減することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.815974770854455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite the success of CNN models on a variety of Image classification and segmentation tasks, their extensive computational and storage demands pose considerable challenges for real-world deployment on resource-constrained devices. Quantization is one technique that aims to alleviate these large storage requirements and speed up the inference process by reducing the precision of model parameters to lower-bit representations. In this paper, we introduce a novel post-training quantization method for model weights. Our method finds optimal clipping thresholds and scaling factors along with mathematical guarantees that our method minimizes quantization noise. Empirical results on real-world datasets demonstrate that our quantization scheme significantly reduces model size and computational requirements while preserving model accuracy.
• Abstract（参考訳）: さまざまな画像分類とセグメンテーションタスクにおけるCNNモデルの成功にもかかわらず、その広範な計算とストレージ要求は、リソース制約されたデバイスへの現実的な展開に重大な課題をもたらす。 量子化は、これらの大きなストレージ要件を緩和し、モデルパラメータの精度を低ビット表現に削減し、推論プロセスを高速化することを目的とした技術である。 本稿では,モデル重みに対する学習後の量子化手法を提案する。 提案手法は,量子化ノイズを最小限に抑える数学的保証とともに,最適クリッピングしきい値とスケーリング係数を求める。 実世界のデータセットにおける実験結果から,我々の量子化方式はモデルの精度を保ちながら,モデルのサイズと計算要求を大幅に削減することを示した。

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