量化神经网络（QNN）是一种使用低于全精度（通常为32位）的权重和激活值的神经网络。这种技术通过减少数值的位数来降低计算复杂性和存储需求，从而提高模型的计算效率和性能。QNN的核心思想是将高精度的浮点数表示转换为低精度的定点数或整数表示，例如使用8位整数（int8）代替32位浮点数（float32）。
在QNN中，权重和激活值被量化为低位宽数，从而可以用高效的位运算来代替更复杂的乘加操作。这种量化方法不仅减少了内存大小和访问，还大大减少了计算资源的需求。例如，当QNN使用1bit的权重和激活值时，会得到一种二值化神经网络（BNN），这种网络在某些情况下可以显著减少计算量。
量化神经网络的设计通常涉及硬件背景的考虑，以及与现代神经网络中常见层相关的实际因素。开发者可以通过增加新的QNN算子，并规定它们降级为现有的图，来简化预量化模型在各种硬件平台上的高效执行。
量化神经网络是一种有效的优化方法，通过降低数值的位数来减少计算和存储的开销，同时尽可能保持模型的性能
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