Павел Плюснин. Генерация данных для квантования нейронных сетей: Data-Free Quantization

Опубликовано: 15 Сентябрь 2026
на канале: Видео с мероприятий {speach!
1,230
23

Ждем вас на наших конференциях:
2 февраля 2024 - EkbPy
26-27 июля 2024 - PyCon

Павел Плюснин
Старший инженер, Huawei

Генерация данных для квантования нейронных сетей: Data-Free Quantization

Иногда требуется получить данные, характерные для имеющейся нейронной сети. Такие данные нужны, например, при квантовании модели – т.е подборе новых целочисленных весов среди ограниченного количества дискретных значений. Для квантования полезно иметь исходную обучающую выборку, чтобы дообучить модель или хотя бы оценить характерный масштаб активаций в слоях. Однако доступа к обучающей выборке может и не быть. Тогда требуется по самой нейронной сети получить данные того же домена.

В докладе обсудим современные подходы к Data-Free Quantization: разберемся, как дистиллировать обучающие сэмплы из batch-norm статистик, как построить генератор данных, подойдут ли open-source данные из другого домена и можно ли вообще обойтись без данных при квантовании.

Доклад рассчитан на data-science специалистов, знакомых с нейросетями, но не знакомых с их квантованием, интересующихся узнать новое для себя направление.