亮点:ICLR2020 论文:https://arxiv.org/pdf/1902.08153.pdf code：非官方实现 摘要 在推理时以低精度操作运行的深层网络具有比高精度替代方案更强大的功耗和空间优势，但是需要克服随着精度降低而保持高精度的挑战。在这里，我们提出了一种用于训练此类网络的方法，即“学习步长量化”，该方法可以在使用模型时在ImageNet数据集上实现迄今为止最高的准确性