基于pytorch后量化（mnist分类）---浮点训练vs多bit后量化vs多bit量化感知训练效果对比

基于pytorch后量化（mnist分类）—浮点训练vs多bit后量化vs多bit量化感知训练效果对比

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试了 bit 数为 1～8 的准确率，得到下面这张折线图：

发现，当 bit >= 3 的时候，精度几乎不会掉，bit = 2 的时候精度下降到 69%，bit = 1 的时候则下降到 10%。

这一方面是 mnist 分类任务比较简单，但也说明神经网络中的冗余量其实非常大，所以量化在分类网络中普遍有不错的效果。

卷积层量化