Qu’est-ce que la quantification en apprentissage automatique ?

La quantification est une technique qui consiste à réduire la précision des poids et des activations dans les modèles d’apprentissage automatique, passant souvent de types de données à virgule flottante à des entiers ou même à des bits.

Raison 1: Réduction de la Consommation de Mémoire 📉

La quantification permet de réduire significativement la consommation de mémoire nécessaire pour stocker les modèles, ce qui est particulièrement utile pour les dispositifs embarqués ou les applications où la mémoire est limitée.

Raison 2: Amélioration des Performances de Calcul 🚀

En utilisant des types de données moins précis, les opérations de calcul peuvent être accélérées, car les processeurs peuvent traiter des entiers plus rapidement que des nombres à virgule flottante.

Raison 3: Économies d’Énergie ⚡️

La quantification peut réduire la consommation d’énergie des dispositifs, ce qui est crucial pour les applications mobiles ou les systèmes embarqués où l’autonomie de la batterie est limitée.

Raison 4: Simplification de la Déploiement 📦

Les modèles quantifiés sont plus faciles à déployer sur diverses plateformes, y compris les processeurs spécialisés comme les GPU et les ASIC, en raison de leur taille réduite et de leur complexité moindre.

Raison 5: Préservation de la Précision des Modèles 📊

Même avec une réduction de la précision, les modèles quantifiés peuvent maintenir une précision élevée, grâce à des techniques d’entraînement et de calibration soigneuses.