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·提议的随机差异量化（SDQ）[ICML 2022]，一种有效的和有效的混合精确定量量化技术优于·提出了有效的变异感知视觉变压器（VIT）量化框架[TMLR]。这是分析和定位VIT量化变化的第一项工作。我们对VIT的变化的解决方案导致在不同的VIT模型（DEIT，SWIN，SRET）跨Imagenet-1k数据集上的最新精度。·通过核心选择[TMLR]提出一个新的角度，以提高量化感知训练的效果。我们的方法可以在ImageNet-1k数据集上获得4位RESNET-18的68.39％，仅10％子集。
XIJIE HUANG
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