KLD量化，即Kullback-Leibler散度量化，是一种模型量化策略。它使用KL散度（Kullback-Leibler divergence）来衡量两个概率分布之间的相似性。在模型量化中，KLD量化主要用于衡量量化后的激活值分布与原始浮点数分布之间的差异程度。
KLD量化在Nvidia TensorRT中被广泛采用，用于对激活值进行量化处理。其核心思想是通过最小化量化后的分布与原始分布之间的KL散度，从而尽可能保持模型的精度和性能。这种方法在模型推理过程中尤其重要，因为它有助于在减少模型大小的同时，尽量减少计算误差和精度损失。
此外，KLD量化也可以应用于其他场景，例如在聚类算法中使用KL散度作为距离度量，以替代传统的平方欧几里德距离。这种量化方法不仅适用于权重数据，还可以用于激活值的量化，是一种灵活且有效的量化策略
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！