양자화 인식 학습
모델을 양자화한 후 발생할 수 있는 성능 저하를 최소화하기 위해 학습 과정에서 양자화 효과를 미리 시뮬레이션하는 기법이다. 이를 통해 낮은 비트수에서도 높은 정확도를 유지할 수 있게 한다.