模型量化是一种将浮点计算转成低比特定点计算的技术,可以有效的降低模型计算强度、参数规模和内存消耗。其中,Int8 量化已经被证明可以满足应用对计算精度和速度的需求,但各种的Int8 量化算法要么精度损失大,要么逻辑复杂难以实现。近日,格灵深瞳开源了其EasyQuant量化算法,可以在损失少量精度的前提下对模型进行压缩,又易于实现。
为了更好的认识和了解EasyQuant量化算法,8月24日晚7点,格灵深瞳合肥研发中心负责人张明将在智东西公开课进行直播讲解,主题为《EasyQuant——一种实用且易实现的量化算法》。同时,这也是智东西公开课推出的嵌入式AI合辑第10讲。
张明老师将从模型量化的实现方法与挑战出发、通过线性量化表达式、缩放尺度优化、INT7精度推理等方面深入讲解EasyQuant量化算法,及在轻量级模型量化中应用。
课程内容
主题:EasyQuant——一种实用且易实现的量化算法
提纲:
1、模型量化的实现与挑战
2、EasyQuant量化算法解析
3、EasyQuant在轻量级模型量化中应用
4、总结
讲师介绍
张明,格灵深瞳合肥研发中心负责人,十多年机算机视觉算法研发经历,爱好跑步。具有丰富的嵌入式算法研发,传统算法研发和深度学习算法研发经验。涉及到的算法领域包括运动检测,车牌识别,目标检测,人脸识别,目标再识别,强化学习,模型量化加速,双目及多目立体视觉,人体姿态识别等。与同事合作,设计五子棋AI StarDust获得2019年Gomocup全球第四名,改进人脸识别算法在国际最权威人脸识别测试NIST FRVT中获得全球第一名。
直播信息
时间:8月24日19点
地点:智东西公开课小程序
报名方式
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