目录概主要内容ChoiJ.,WangZ.,VenkataramaniS.,ChuangP.I.,SrinivasanV.andGopalakrishnanK.PACT:Parameterizedclippingactivationforquantizedneuralnetworks.2018.概本文提出对网络中的激活值进行裁剪以实现更低量化.主要内容作者的思想很简单

Pretitle:VectorQuantizedImage-to-ImageTranslationaccepted:ECCV2022paper:https://arxiv.org/abs/2207.13286code:https://github.com/cyj407/VQ-I2I关键词:Image-to-ImageTranslation,VectorQuantization,ImageSynthesis,GenerativeModelsIdea向量量化

01引言使用地平线征程6算法工具链时，算法侧在验证quantized.bc精度符合预期后，软件侧反馈hbm精度不符合预期，此时应该怎么做呢？（“打一架！”）对于熟悉地平线算法工具链的用户而言，可能会立刻想到，使用hb_verifier工具比对bc与hbm的一致性即可，soeasy！但对于不太熟悉的同学，

Pretitle:Vector-quantizedImageModelingwithImprovedVQGANaccepted:ICLR2022paper:https://arxiv.org/abs/2110.04627code:https://github.com/thuanz123/enhancing-transformers(unofficial)ref:https://zhuanlan.zhihu.com/p/611689477关键词：quantization,