量子化

量子化は、ニューラルネットワークの学習における計算コストを削減し、モデルの効率とリソースの利用を改善する有望な技術です。この技術では、高コストの浮動小数点数（例：float32）を低コストの固定小数点数（例：int8/int16）で置き換えることで、大規模な深層学習アプリケーションに適しています。