浅谈量化感知训练(QAT)

1. 为什么要量化?

假设你训练了一个神经网络模型(比如人脸识别),效果很好,但模型太大(比如500MB),手机根本跑不动。于是你想压缩模型 ,让它变小、变快。
最直接的压缩方法 :把模型参数(权重)从32位浮点数(FP32,高精度)转成8位整数(INT8,低精度)。

👉 但问题来了:直接压缩(训练后量化,PTQ)会导致精度暴跌,就像把高清图片压缩成马赛克,关键细节全丢了!

2. QAT的核心思想------"考试前先做模拟题"

QAT的核心 :在训练阶段,就提前让模型"体验"被压缩后的效果(模拟低精度计算),这样模型自己会调整参数,尽量适应压缩后的环境。
类比:考试前做模拟题,提前适应真实考试的环境,正式考试时就不慌了。

3. QAT具体怎么做?------三步走

第1步:正常训练模型(FP32)
  • 就像学生先学基础知识,打好基础。
第2步:插入"模拟压缩"操作
  • 在训练过程中,假装模型已经被压缩了。比如:

    • 对权重:把FP32的数值"假装"转成INT8,再转回FP32(伪量化)。

    • 对激活值(每层的输出):同样模拟INT8计算。

  • 关键细节

    • 伪量化会引入误差(比如四舍五入),但误差会被反向传播"感知"到,模型会自我调整。

    • 反向传播时,用**直通估计器(STE)**绕过量化操作的梯度问题(简单理解:假装量化没误差,直接传梯度)。

第3步:导出真正的量化模型
  • 训练完成后,模型已经学会了在低精度下工作,此时真正转成INT8,精度损失很小。

4. 卷积层的QAT

假设一个卷积层的权重是FP32,正常计算流程是:
输入 → 卷积计算(FP32) → 输出
QAT模式下
输入 → 卷积计算(FP32) → 伪量化(模拟INT8) → 反量化(转回FP32) → 输出

  • 前向传播:模型以为自己在用INT8计算(实际底层还是FP32)。

  • 反向传播:梯度直接作用于原始的FP32权重,绕过量化误差(STE的作用)。

5. QAT vs PTQ

  • PTQ(训练后量化):直接压缩模型,像强行把大人衣服改小,可能不合身。

  • QAT(量化感知训练) :边改衣服边让模型试穿,直到改好的衣服完全合身。
    结果:QAT的模型压缩后精度更高,尤其对复杂任务(如目标检测)优势明显。

6. QAT的代价

  • 计算成本:训练时间变长(因为要模拟量化误差)。

  • 调参技巧:学习率、量化范围等参数需要仔细调整。

  • 硬件适配:量化方案必须匹配部署硬件(比如手机芯片只支持特定格式)。

7.QAT的本质

QAT = 提前让模型"体验"被压缩的感觉 + 边体验边学习适应

就像运动员在高原训练(模拟缺氧环境),比赛时到高原就能发挥更好。

掌握QAT,你就能帮大公司把AI模型塞进手机、摄像头甚至手表里!

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