Enhancing Generalization in Data-Free Quantization via Mixup-Class Prompting
Notice bibliographique
Résumé
Post-training quantization (PTQ) improves efficiency but struggles with limited calibration data, especially under privacy constraints. Data-free quantization (DFQ) mitigates this by generating synthetic images using generative models such as generative adversarial networks (GANs) and text-conditioned latent diffusion models (LDMs), while applying existing PTQ algorithms. However, the relationship between generated synthetic images and the generalizability of the quantized model during PTQ remains under-explored. Without investigating this relationship, synthetic images generated by previous prompt engineering methods based on single-class prompts suffer from issues such as polysemy, leading to performance degradation. We propose mixup-class prompt, a mixup-based text prompting strategy that fuses multiple class labels at the text prompt level to generate diverse, robust synthetic data. This approach enhances generalization, and improves optimization stability in PTQ. We provide quantitative insights through gradient norm and generalization error analysis. Experiments on convolutional neural networks (CNNs) and vision transformers (ViTs) show that our method consistently outperforms state-of-the-art DFQ methods like GenQ. Furthermore, it pushes the performance boundary in extremely low-bit scenarios, achieving new state-of-the-art accuracy in challenging 2-bit weight, 4-bit activation (W2A4) quantization. Our code is available at https://github.com/aiha-lab/Mixup-class-Prompting
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».