Vpliv kvantizacije na učinkovitost globokih nevronskih mrežOprešnik, Jakob (Avtor) Strnad, Damjan (Mentor) Lukač, Luka (Komentor) kvantizacijakvantizacija po učenjukvantizacija med učenjemnevronska mrežagloboko učenjeV magistrskem delu predstavimo različne tehnike kvantizacije globokih nevronskih mrež in raziskujemo njihov vpliv na učinkovitost modelov. Na klasifikacijskem modelu ResNet-18 in regresijskem LSTM primerjamo metode kvantizacije med učenjem in po učenju, pri čemer eksperimentiramo s kvantizacijo uteži, aktivacij in gradientov pri bitni širini 16 in 8. Rezultati so v skladu s pričakovanji in kažejo, da določene metode znatno zmanjšajo velikost modelov in povečajo hitrost sklepanja ob ohranjanju primerljive točnosti, kar omogoča učinkovito implementacijo modelov na napravah z omejenimi računalniškimi viri.[J. Oprešnik]20252025-09-15 10:14:35Magistrsko delo/naloga95349UDK: 004.032.26(043.2)COBISS_ID: 257236227sl