ModelForge

接上文，本文简单说明量化的分类，后续会对重要的具体量化类型做详细的源码解读。 本文主要简单介绍下线性量化分类，量化感知训练等概念

引言 AlexNet-8是来自多伦多大学的Alex Krizhevsky提出的深度卷积神经网络。AlexNet以超过第二名10个百分点的巨大优势赢得了比赛冠军。

现状 在当前的LLM应用场景下，模型的内存占用和推理耗时在产品落地过程中都面临极大的挑战。 量化作为一种能够同时优化空间复杂度、时间复杂度的技术，通常被优先考虑。

LeNet-5是LeCun在1998年提出的一个开创性的卷积神经网络架构。作为深度学习历史上的重要里程碑，它为现代计算机视觉的发展奠定了基础。本文将深入剖析LeNet-5的网络结构，工作原理。