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SQS：通过稀疏量化子分布实现贝叶斯 DNN 压缩
原始标题：SQS： Bayesian DNN Compression through Sparse Quantized Sub-distributions
内容摘要
SQS 提出一种统一框架，通过贝叶斯变分学习同时进行剪枝与低比特量化，采用 spike-and-slab 先验结合高斯混合模型（GMM）建模量化权重，在 ResNet、BERT-base、Llama3.2 和 Qwen2.5 上实现比现有方法更高的压缩率，且性能下降相当。在相同位宽下所需参数更少，在 2-bit 和 4-bit 精度下表现尤为突出。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
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