論文の概要: DynaQuant: Dynamic Mixed-Precision Quantization for Learned Image Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07903v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:27:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.533863
• Title: DynaQuant: Dynamic Mixed-Precision Quantization for Learned Image Compression
• Title（参考訳）: DynaQuant: 学習画像圧縮のための動的混合精度量子化
• Authors: Youneng Bao, Yulong Cheng, Yiping Liu, Yichen Yang, Peng Qin, Mu Li, Yongsheng Liang,
• Abstract要約: DynaQuantは動的混合精度量子化のための新しいフレームワークである。 本稿では,各層に最適なビット精度を割り当てることを学ぶデータ駆動動的ビット幅セレクタを提案する。 我々の完全にダイナミックなアプローチは、レート歪み(R-D)性能と計算コストのバランスをとる上で、かなりの柔軟性を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.90943929367355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prevailing quantization techniques in Learned Image Compression (LIC) typically employ a static, uniform bit-width across all layers, failing to adapt to the highly diverse data distributions and sensitivity characteristics inherent in LIC models. This leads to a suboptimal trade-off between performance and efficiency. In this paper, we introduce DynaQuant, a novel framework for dynamic mixed-precision quantization that operates on two complementary levels. First, we propose content-aware quantization, where learnable scaling and offset parameters dynamically adapt to the statistical variations of latent features. This fine-grained adaptation is trained end-to-end using a novel Distance-aware Gradient Modulator (DGM), which provides a more informative learning signal than the standard Straight-Through Estimator. Second, we introduce a data-driven, dynamic bit-width selector that learns to assign an optimal bit precision to each layer, dynamically reconfiguring the network's precision profile based on the input data. Our fully dynamic approach offers substantial flexibility in balancing rate-distortion (R-D) performance and computational cost. Experiments demonstrate that DynaQuant achieves rd performance comparable to full-precision models while significantly reducing computational and storage requirements, thereby enabling the practical deployment of advanced LIC on diverse hardware platforms.
• Abstract（参考訳）: Learned Image Compression (LIC) の一般的な量子化技術は、通常、すべての層に静的で均一なビット幅を採用しており、高度に多様なデータ分布と、licモデル固有の感度特性に適応できない。 これにより、パフォーマンスと効率の中間的なトレードオフが生じます。 本稿では,2つの相補的なレベルで動作する動的混合精度量子化のための新しいフレームワークであるDynaQuantを紹介する。 まず、学習可能なスケーリングパラメータとオフセットパラメータが潜在特徴の統計的変動に動的に適応するコンテンツ認識量子化を提案する。 この微粒化はDGM(Distance-aware Gradient Modulator)を用いてエンドツーエンドで訓練され、標準のStraight-Through Estimatorよりもより情報的な学習信号を提供する。 次に、各層に最適なビット精度を割り当てることを学び、入力データに基づいてネットワークの精度プロファイルを動的に再構成するデータ駆動動的ビット幅セレクタを提案する。 我々の完全にダイナミックなアプローチは、レート歪み(R-D)性能と計算コストのバランスをとる上で、かなりの柔軟性を提供します。 実験により、DynaQuantは完全精度のモデルに匹敵する性能を実現し、計算とストレージの要求を大幅に削減し、様々なハードウェアプラットフォームに高度なlicを実用的に展開できることを示した。

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