干货分享｜超越连续体：量化在深度学习中的重要性

量化是深度学习中一个很有价值的过程，它将连续值映射到一组较小的离散有限值。这是一种强大的技术，可以显著减少深度学习模型的内存占用和计算需求，使其更高效、更容易部署在资源受限的设备上。                                                    
                                                                                                                                                   7月28日13:30-14:45，英特尔邀您一起探讨可应用于深度学习模型的不同类型的量化技术。此外，还将介绍神经网络压缩框架(NNCF )，以及其如何进一步为 OpenVINO™工具套件进行加持，从而实现卓越性能。                                                                      
                                                                                                                               

百度飞奖团队的资深工程师也将与大家共同探讨量化压缩与推理的联合优化问题，介绍 OpenVINO™如何对 PaddleSlim 量化模型进行支持。

点击长图，了解完整会议议程，扫描二维码，即刻报名参会！