20.500.12556/DKUM-95349 Vpliv kvantizacije na učinkovitost globokih nevronskih mrež magistrsko delo The impact of quantization on the performance of deep neural networks V 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. This master's thesis presents various quantization techniques for deep neural networks and investigates their impact on model performance. We evaluate the ResNet-18 classification model and an LSTM regression model using quantization methods applied during and after training, experimenting with the quantization of weights, activations, and gradients at bit widths of 16 and 8. The results align with expectations and show that certain methods significantly reduce model size and improve inference speed, while maintaining comparable accuracy, thereby enabling efficient deployment of models on devices with limited computational resources. kvantizacija kvantizacija po učenju kvantizacija med učenjem nevronska mreža globoko učenje quantization post-training quantization quantization-aware training neural network deep learning true true false [J. Oprešnik] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2025-09-15 10:14:35 2025-10-17 08:09:05 2025-11-15 03:09:59 0000-00-00 00:00:00 2025 0 Maribor 0 Maribor 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XII, 47 str.)) 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 004.032.26(043.2) 257236227 MAG_Opresnik_Jakob_2025.pdf MAG_Opresnik_Jakob_2025.pdf 1 CC9BB06378702EBD88F34A37D206FDC2 fb9cf446b042059c7032a39edcb880d64efd0d4553ca4409bde30748b513d633 5bfb9982-9216-11f0-9bf2-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=198442 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0