【论文阅读笔记】Deep Neural Network Compression with Single and Multiple Level Quantization
全文概括
本文是《Quantized Convolution Neural Networks for Mobile Devices》和《Incremental Network Quantization：Towards Lossless CNN with Low-Precision Weights》的思想结合。参考了前者的分层量化和k-means聚类共享权值，参考了后者的INQ思想，即同一层分块量化。
在此文中，分层就是depth level，分块就是width level。
SLQ(Single-Level network Quantization)利用参数的分布来改善 width level （与INQ比，就多了一个参数聚类&权值共享的过程，效果和INQ差不多）。在 depth level ，用增量层次量化的方法，来补偿前面层数的量化损失（作者的想法是：对于极端小的bit来说，比如2-bit，量化的损失会很大，可能每层都同时量化会不好恢复，作者就想分层量化。但是这种量化方法的后果是进一步加剧INQ本就需要recover的re-train难度，最后的结果并不比INQ好。作者并未与INQ对比，但是其展示在CIFAR-10数据集上的ResNet-20上，MLQ比基线低了；但INQ的ResNet-18，不知道是不是在ImageNet上，比基线低了）。但对比INQ的好处在于用了权值共享，暂时不了解权值共享带来的计算优势。
量化步骤
- k-means聚类：将参数用k-means算法聚成k类簇
- weight partition：依据每个簇的量化loss，将簇分为两组（待量化组和re-train组）
- weight share：将待量化组的每个簇用中心点作为权值共享值
- re-train剩下的参数。
Intorduction
对于hight-bit，使用 single-level 量化方法对于极端小的bit，使用 multi-level 量化方法。
SLQ和MLQ都由四个步骤组成：clustering，loss based partition，weight-sharing，re-training。
SLQ和MLQ的主要区别在于，在基于loss的划分权重阶段，对于SLQ只划分簇，而对于MLQ，划分簇和层，所以SLQ可以认为是一种特殊的MLQ。
将参数用k-means算法聚成k类簇，然后依据每个簇的量化loss，将簇分为两组（待量化组和re-train组），将待量化组的每个簇用中心点作为权值共享值，re-train剩下的参数。
Single-level Quantization
Cluster
参数聚类成簇，是该方法比INQ较好的一点，是 data-driven 的表现。这应该能更轻松控制量化损失，即恢复准确度更容易些。
Loss based Partition
不同于INQ先量化更大值的参数（基于pruning的灵感），该方法使用基于量化损失的参数划分，量化损失大的簇先被量化(大概是觉得量化损失小的，比较容易用于恢复精度，即变化幅度小)。【量化损失应该是直接floating point 和 fixed point的差】
Weight-sharing
将量化的参数，以簇为单位，簇以中心点共享权值。
Multi-Level Quantization
不同于SLQ一下把每层的待量化层都量化了，MLQ逐层量化待量化层。
MLQ的k-means聚类方法的。将影响网络效果大的两个簇称为Boundaries，将影响最小的簇称为
Experiment Results
CIFAR-10数据集
这结果显示，好像不如INQ在ImageNet数据集上，对ResNet-18的提升。
ImageNet数据集
MLQ