后训练量化虽然操作简单，并且大部分推理框架都提供了这类离线量化算法 (如 tensorrt、ncnn，SNPE 等)，但有时候这种方法并不能保证足够的精度，因此本文介绍另一种比后训练量化更有效地量化方法——量化感知训练。 量化感知训练，顾名

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逐步深入到卷积网络的量化细节中，并用 pytorch 从零搭建一个量化模型。

平时写文章需要书写数学公式是真麻烦，所以专门开一篇数学公式语法用来复制。

转载于知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/396001177

剪枝 如上图，我们发现函数的曲线其实已经有点过拟合了，但是如果我们去掉一些参数很小的项，那么它的泛化性就更好： 即剪枝的目的：去掉一些不重要的参数，让我们的模型变得更小，计算效率更高。 如何剪枝 例如我们要将前一个网络剪枝成后一个网络

本文从多方面详细剖析了下知识蒸馏的开篇之作，初学者必看！！

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