神经网络量化是将神经网络中的参数表示为低精度的数据类型，例如8位整数或浮点数。
好处：
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减少存储需求：将参数从 32位 浮点数量化为 8位 整数，可以将存储需求减少为原来的 1/4。
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加速计算速度：低精度的数据类型可以在硬件上更快地进行计算。相比于32位浮点数，8位整数的计算速度可以提高数倍，因为低精度的数据类型可以在同样的硬件资源下执行更多的计算操作。这对于在嵌入式设备或边缘设备上进行实时推理非常有用。
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降低能耗：深度学习模型的计算是非常计算密集型的，因此能耗是一个重要的考虑因素。通过量化，可以减少计算操作中的数据位宽，从而降低功耗。这对于移动设备和嵌入式系统来说尤为重要，因为它们通常具有有限的电池寿命。
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迁移和部署：量化可以使得深度学习模型更易于迁移到不同的平台和设备上。低精度的数据类型通常具有更好的兼容性，可以在各种硬件和软件环境中进行部署。
为什么深度学习模型量化后依旧可以运行得到好的结果?
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参数近似：量化将浮点数参数转换为低精度的数据类型，例如8位整数。虽然这会引入一定的信息损失，但通常这种近似是可以接受的。深度学习模型具有一定的冗余性，即模型的性能对参数的小变化不敏感。因此，在适当的量化策略下，虽然参数的表示变得更简化，但模型仍然能够通过近似计算得到合理的结果。
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在实际应用中，量化通常是在训练好的模型上进行的，而不是在训练过程中。一般情况下，深度学习模型会在高精度的浮点数参数上进行训练，以获得最佳的性能。一旦模型训练完成，我们可以将这些参数量化为低精度的数据类型，以实现模型压缩、加速推理和节省能耗等优势。
当我们将模型参数量化为低精度后，通常不需要对模型进行微调。这是因为量化过程中的信息损失通常是可接受的，并且模型已经在高精度参数上进行了有效的训练。量化后的模型在保持相对较高的性能的同时，可以在低精度的数据类型上进行推理。
然而，有时候可以使用一些特殊的训练技巧，如量化感知训练（quantization-aware training），在训练过程中考虑到量化的影响。这样可以帮助模型更好地适应低精度参数的表示。但这种训练方法不是量化的必需步骤，而是一种可选的技术，用于进一步提高量化后模型的性能。
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激活量化：除了参数量化，还可以对模型的激活进行量化。激活是指在神经网络中传递的中间结果。通过对激活进行量化，可以进一步减少计算和存储需求。即使激活的表示变得更简化，模型仍然可以通过这些量化的激活计算得到结果。
总的来说，深度学习模型量化后仍然可以运行得到结果，是因为模型具有一定的鲁棒性和冗余性，适当的量化策略和调整可以在保持合理性能的同时减少计算和存储需求。
量化过程中引入的信息损失通常是可接受的，因为深度学习模型具有一定的冗余性和鲁棒性，即模型对参数和激活的小变化不敏感。因此，即使激活值的表示变得更简化，量化后的模型仍然能够通过这些量化的激活进行有效的计算，并生成相应的输出结果。