<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Quantization on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/tags/quantization/</link><description>Recent content in Quantization on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ja/tags/quantization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>重みを共有してモデルを小さくする — K-Meansベース量子化</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/posts/kmeans-weight-quantization/</link><pubDate>Sat, 06 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ja/posts/kmeans-weight-quantization/</guid><description>ニューラルネットの重みをK-Meansで少数の代表値にまとめると、精度をほとんど落とさずにモデルを数倍小さくできる。クラスタが収束する様子とストレージが縮む様子を実際に動かせるインタラクティブなウィジェットと共に見ていく。(Deep Compression, Han et al. 2016)</description></item><item><title>整数演算だけでニューラルネットを推論する — Linear Quantization</title><link>https://3rdlayer.uk/ja/posts/linear-quantization/</link><pubDate>Sat, 09 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ja/posts/linear-quantization/</guid><description>重みを整数で保存するだけでなく、乗算・加算まで全部整数演算で推論する方法。アフィン写像 r = S(q − Z) で実数と整数をつなぎ、scaleとzero pointを直接変えながら量子化誤差を確認できるウィジェットと共に見ていく。(Jacob et al. 2018、TFLite整数量子化の基盤)</description></item></channel></rss>