手工量化
- 均匀量化
均匀量化是指量化后的数据比较均匀地分布在某个数值空间中，例如INT8量化就是用只有8比特的INT8数据来表示32比特的FP32数据或16比特的FP16数据，将FP32/FP16的卷积运算过程（乘加运算）转换为INT8的卷积运算，加速运算和实现模型压缩；均匀的INT8量化则是量化后数据比较均匀地分布在INT8的数值空间[-128, 127]中。
- 非均匀量化
非均匀量化是指量化后的数据在某个数值空间中的分布是不均匀的。非均匀量化过程中，会根据待量化数据的概率分布来对均匀量化后的数据分布进一步进行根据目标压缩率（保留数值量/原始量化数值量）的聚类操作。相较于均匀量化，非均匀量化在进一步压缩数据信息量的基础上尽可能的保留高概率分布的数据信息，从而减小压缩后的数据信息丢失。
- 手工调优
执行训练后量化特性的精度如果不满足要求，可以尝试手动调整config.json文件中的参数，本节给出调整的原则，以及参数解释。