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量化与异构硬件方面的难题
由于边缘设备的一些特性，使得EfficientNet在其上运行面临着很多挑战。
首先是量化问题。由于浮点运算在边缘设备上的支持有限，需要对模型进行量化处理。然而，这一过程往往涉及复杂的量化感知训练（伪量化），或降低训练后量化模型的准确率。
幸运的是，借助TensorFlowLite中提供的训练后量化流程来对模型进行量化处理，能够在最大程度上降低对其准确率的影响。
其次是异构计算设备带来的问题。要想在移动设备GPU或EdgeTPU这一类大范围的硬件加速器上，运行同样的模型是一件非常有挑战的事。由于这类硬件针对其应用场景进行了高度定制，它们仅在有限的运算操作上具有良好性能。谷歌的工程师就发现，一些特定硬件加速器并不能很好地支持EfficientNet中的一些运算。
为解决以上问题，谷歌对原本的EfficientNet做了如下改进：
去除squeeze-and-excitation网络，因为其在异构计算设备上支持欠佳使用RELU6替代所有的swish激活函数，这一操作极大地提升了训练后量化的质量放缩模型尺寸时固定住其stem与head模块以减少放缩后模型的尺寸与计算量利用TensorFlow模型优化工具包进行训练后量化
得益于TF模型优化工具包，研究者利用整型训练后量化（integer-onlypost-trainingquantization）即可以轻松地对模型进行量化，同时准确度也不会有太多损失。这样就可以将模型大小减少至原来的1/4，推理速度提升至原来的2倍。
