校准数据集（Calibration Dataset）的选择：量化参数统计对校准数据分布的敏感性分析 大家好，今天我们来探讨一个在模型量化过程中至关重要但常常被忽视的环节：校准数据集的选择。我们将深入研究量化参数统计对校准数据分布的敏感性，并探讨如何选择合适的校准数据集以获得最佳的量化模型性能。 1. 量化背景回顾 模型量化是一种将神经网络模型中的浮点数权重和激活值转换为低精度整数（例如INT8）的技术。量化的主要目的是减小模型大小、降低计算复杂度，从而提高推理速度和降低功耗。 量化的基本流程通常包括以下步骤： 训练后量化（Post-Training Quantization, PTQ）: 使用已经训练好的浮点模型，通过校准数据集来确定量化参数。 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）: 在训练过程中模拟量化，使模型适应量化的过程，从而获得更好的量化模型性能。 本次讨论主要聚焦于训练后量化，因为校准数据集的选择对PTQ的性能至关重要。 2. 校准数据集的角色 在PTQ中，校准数据集用于确定量化参数，例如缩放因子（scale）和零点（zero_po …