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在计算机视觉任务中，每层的输入有许多不同的卷积滤波器卷积，如图上所示。这些卷积滤波器的每个都可以具有不同的值范围。因此，量化方法的一个区别是如何为权重计算裁切范围[α，β]的粒度。可将它们分类为层量化，分组量化和通道量化：a.层量化：在这种方法中，裁切范围是通过考虑层卷积滤波器中的所有权重来确定的，如上图的第三列所示。通过该层中整个参数的统计信息(如小、比较大和百分位数等)，然后对整层卷积滤波器使用相同的裁切范围。虽然这种方法实现非常简单，但它通常会导致次优解，因为每个卷积滤波器的范围可能会有很大的变化，会使某些参数范围相对较窄的卷积核失去量化分辨率。b.分组量化：可以将层内的多个不同通道分组，以计算裁切范围（或卷积核）。这对于单个卷积/中参数分布变化很大的情况可能会有所帮助，分组量化可以在量化分辨率和计算开销之间建立一个很好的妥协。c.通道量化：裁切范围的一个通常选择是为每个卷积滤波器使用固定值，于其他通道，如上图一列所示。也就是说，每个通道都被分配了一个的缩放因子。这确保了更好的量化分辨率，并通常导致更高的精度，通道量化是目前用于量化卷积核的标准方法。兰州新区烟囱亮化安装公司甘南节日氛围亮化公司有多少公司选哪家.

模型量化的过程模型量化是一个在定点与浮点等数据间建立一种数据映射关系，将信号的连续取值近似为有限多个离散值，并以较小的精度损失代价获得较好收益的过程。模型量化的粒度根据不同的模型量化参数选择范围，可将模型量化的粒度分为：通道量化（Per-axis/per-channel）——对tensor的单个轴有单独的量化参数，如per-channel就是weight的每个channel使用单独的量化参数。通常情况下，per-channel因为量化的粒度更细致，量化参数的自由度更高，往往更优于per-tensor的量化精度。层量化（Per-tensor/per-layer）——每个tensor有单独的量化参数。对于卷积或全连接层这些的话这也就意味着每层单独的量化参数。Global——即整个网络使用相同的量化参数。一般来说，对于8位量化，全局量化参数影响不明显，但到更低精度，就会对准确率有较大影响。

桥梁构件作为照明对象的选择桥梁照明设计，架构应该恢复其美丽，不亮如全身，根据桥型的不同特点，有针对性的照明设计中，必须有电桥元件，如主索，塔，斜拉索，导轨，纵向梁，拱门，码头等。⑵表现立体感每一样物体在人的视觉中都是通过三维模型表现的，桥梁发展也是我们一样的。光线来自中国一个重要方向，照明研究对象会出现资源规划的阴影，形成具有鲜明的立体感。但光线方向过于传统单一，也会产生一种令人不适的阴影效果。倘若照明方向过于扩散，照明系统要素分析各个方面面的照度相近，则立体感就会削弱。所以企业必须建立合理布置光源，调整光照角度，是照明要素的主照面、副照面和投影面的照度合理有效分配，以获得自己合适的立体感。甘南文旅亮化公司有多少公司选哪家.

高层建筑似乎已经成为现代发展的象征。如果晚上没有灯光照明，超高层建筑看起来会毫无生气。如果超高层建筑能在夜间重现非凡的辉煌，它们会给人们一种安全感和一个良好的夜视环境。超高层建筑照明设计应运用理性和创造性，突出超高层建筑的特点，为城市创造合理、先进的照明品位。超高层建筑照明比较重要的是节能、环保和绿色。因为如果超高层建筑的照明做得不好，光污染对城市的破坏将会非常严重，夜空环境也会受到破坏。因此，必须正确处理灯具的安装和照明方向，实施绿色照明。庆阳古建筑照明亮化公司有多少公司选哪家.兰州商业街亮化设计哪家公司好

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