首页 > 试题广场 >

将一个在 FP32 精度下训练好的卷积神经网络模型量化到 I

[单选题]
将一个在 FP32 精度下训练好的卷积神经网络模型量化到 INT8 精度以部署在边缘设备上时，通常最容易因量化误差导致模型精度显著下降的是哪种情况？ 
  • 网络中包含大量具有 ReLU 激活函数的标准卷积层。
  • 模型末端使用了 Global Average Pooling (全局平均池化) 层。
  • 某些层的权重或激活值呈现出非常大的动态范围或非对称的分布。
  • 网络中广泛使用了 BatchNorm (批量归一化) 层。
查看答案及解析
添加回答

这道题你会答吗？花几分钟告诉大家答案吧！

提交观点

问题信息

计算机视觉
难度：
0条回答 7浏览

热门推荐

相关试题

扫一扫，把题目装进口袋

求职之前，先上牛客

扫描二维码，进入QQ群

扫描二维码，关注牛客公众号