FlexRound

发表于2025-03-19|更新于2025-03-19

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FlexRound: Learnable Rounding based on Element-wise Division for Post-Training Quantization阅读笔记

核心创新点：基于逐元素触发的灵活舍入

提出一种新的权重舍入机制，S为与W相同形状的scale矩阵，其中的每个元素都是正且可学习的，其中的和都是通过最小化学习到的。

由于层不同通道输出差异大，在实际应用时，对线性层还需引入；对2D卷积需引入和，最终量化公式：

屏幕截图2025-03-19180105.png

其它

暂时还没想明白每个权重都配了一个scale辅助量化，量化后使用的内存不是更大了吗，有机会再研究一下。

文章作者: Wotoosh

文章链接: https://wotoosh.github.io/2025/03/19/FlexRound/

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