論文の概要: Enhancing Generalization in Data-free Quantization via Mixup-class Prompting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21947v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 16:00:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:56.647967
• Title: Enhancing Generalization in Data-free Quantization via Mixup-class Prompting
• Title（参考訳）: Mixup-class Promptingによるデータフリー量子化の一般化の促進
• Authors: Jiwoong Park, Chaeun Lee, Yongseok Choi, Sein Park, Deokki Hong, Jungwook Choi,
• Abstract要約: ポストトレーニング量子化(PTQ)は効率を向上するが、特にプライバシー上の制約の下では、限られたキャリブレーションデータに悩まされる。 データフリー量子化(DFQ)は、生成逆数ネットワーク(GAN)やテキスト条件潜在拡散モデル(LDM)などの生成モデルを用いて合成画像を生成することでこれを緩和する。 テキストプロンプトレベルで複数のクラスラベルを融合させて,多種多様な堅牢な合成データを生成する混合テキストプロンプトであるtextbfmixup-class prompt を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.107092196905157
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Post-training quantization (PTQ) improves efficiency but struggles with limited calibration data, especially under privacy constraints. Data-free quantization (DFQ) mitigates this by generating synthetic images using generative models such as generative adversarial networks (GANs) and text-conditioned latent diffusion models (LDMs), while applying existing PTQ algorithms. However, the relationship between generated synthetic images and the generalizability of the quantized model during PTQ remains underexplored. Without investigating this relationship, synthetic images generated by previous prompt engineering methods based on single-class prompts suffer from issues such as polysemy, leading to performance degradation. We propose \textbf{mixup-class prompt}, a mixup-based text prompting strategy that fuses multiple class labels at the text prompt level to generate diverse, robust synthetic data. This approach enhances generalization, and improves optimization stability in PTQ. We provide quantitative insights through gradient norm and generalization error analysis. Experiments on convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs) show that our method consistently outperforms state-of-the-art DFQ methods like GenQ. Furthermore, it pushes the performance boundary in extremely low-bit scenarios, achieving new state-of-the-art accuracy in challenging 2-bit weight, 4-bit activation (W2A4) quantization.
• Abstract（参考訳）: ポストトレーニング量子化(PTQ)は効率を向上するが、特にプライバシー上の制約の下では、限られたキャリブレーションデータに悩まされる。 データフリー量子化(DFQ)は、生成逆数ネットワーク(GAN)やテキスト条件潜在拡散モデル(LDM)などの生成モデルを用いて合成画像を生成し、既存のPTQアルゴリズムを適用してこれを緩和する。 しかし、生成した合成画像とPTQ中の量子化モデルの一般化性との関係はいまだ解明されていない。 この関係を調査せずに、シングルクラスのプロンプトに基づく従来のプロンプトエンジニアリング手法によって生成された合成画像は、ポリセミズムなどの問題に悩まされ、性能劣化を招いた。 そこで本稿では,テキストプロンプトレベルで複数のクラスラベルを融合させて,多種多様な堅牢な合成データを生成する,ミックスアップベースのテキストプロンプト戦略である‘textbf{mixup-class prompt} を提案する。 このアプローチは一般化を高め、PTQの最適化安定性を向上させる。 勾配ノルムと一般化誤差解析による定量的洞察を提供する。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とビジョントランスフォーマー(ViT)の実験は、我々の手法がGenQのような最先端のDFQ手法を一貫して上回っていることを示している。 さらに、超低ビットシナリオのパフォーマンス境界を押し上げ、2ビットの重み、4ビットのアクティベーション(W2A4)量子化に挑戦して、最先端の新たな精度を達成する。

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