基于pytorch量化感知训练（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量化感知训练–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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灰色线是量化训练，橙色线是后训练量化，可以看到，在 bit = 2、3 的时候，量化训练能带来很明显的提升。

实验分析

在 bit = 1 的时候，我发现量化训练回传的梯度为 0，训练基本失败了。这是因为 bit = 1 的时候，整个网络已经退化成一个二值网络了，而低比特量化训练本身不是一件容易的事情，虽然我们前面用 STE 解决了梯度的问题，但由于低比特会使得网络的信息损失巨大，因此通常的训练方式很难起到作用。

另外，量化训练本身存在很多 trick，在这个实验中我发现，学习率对结果的影响非常显著，尤其是低比特量化的时候，学习