量化参数优化技巧：从经验到科学的方法
在模型部署实践中，量化参数的调整往往决定了最终模型的性能表现。本文分享几个实用的优化技巧。
1. 学习率调度优化
使用TensorFlow Lite时，我发现学习率衰减策略对量化效果影响显著。建议采用指数衰减：
learning_rate = tf.train.exponential_decay(
0.01, step, 1000, 0.96, staircase=True)
2. 动态范围调整
通过观察激活值分布，动态调整量化范围：
# 计算激活值的99%分位数
quant_min = np.percentile(activations, 0.5)
quant_max = np.percentile(activations, 99.5)
3. 混合精度策略
对关键层使用更高精度：
# 使用PyTorch的混合精度训练
with torch.cuda.amp.autocast():
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
4. 实验验证
在MobileNetV2上测试，使用上述方法后，模型大小从15MB降至8MB，推理速度提升30%，准确率下降0.8%。这种权衡需要根据实际应用场景决定。
踩坑总结：量化参数优化不是简单的调参，而是需要结合模型结构和部署环境的系统性工作。
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