Анализ методов квантизации.
Что ожидается от проекта, сравнение не менее 5 ти методов Quantization Aware Training для для трех типов моделей LSTM - классификатор текста (ROCAUC), ESPCN - super resolution (PSNR), SASRec - рекомендательная система (NDCG@10).
Список методов: LSQ, PACT, AdaRound, APoT (Additive Powers-of-Two) + 1 на выш выбор, все для INT8.
Требуется проверить какой метод работает лучше для каждого типа модели. Протестировать работу с разными гиперпараметрами. Для анализа QAT мы используем фейковую квантизацию. Лучший метод конвертируем в реальный INT8 и смотрии на качество и скорость работы на CPU.