mobilenet为什么不适合做int8量化

MobileNet 在进行 INT8 量化时遇到的挑战主要有以下几个原因：

1. 网络结构复杂性：

   • MobileNet 使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）来减少计算量和参数数量。这种卷积方式使得权重分布更加稀疏且多样化，可能在量化过程中失去一些细微的精度。

2. 激活函数和特征图范围：

   • 在 MobileNet 中，ReLU6 是常见的激活函数，它将输出限制在 [0, 6] 范围内。量化过程中，这种非对称范围可能导致量化误差增大，特别是在低精度（如 INT8）下。

3. 量化感知训练（Quantization Aware Training, QAT）需求：

   • 为了减小量化引入的误差，需要在训练过程中进行量化感知训练。然而，MobileNet 这种高效、轻量化的模型在 QAT 过程中可能需要更多的调整和技巧，以保持其原本的性能和准确度。

4. 层数和卷积运算：

   • MobileNet 由许多卷积层组成，量化过程中这些层的累积误差会放大，影响最终的模型性能。

尽管 MobileNet 在量化过程中面临这些挑战，但通过适当的方法和技术调整，如量化感知训练和更好的量化算法，仍然可以实现较好的量化效果。