<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Linear-Quantization on 워프스페이스 블로그</title><link>http://blog.caveduck.io/ko/tags/linear-quantization/</link><description>Recent content in Linear-Quantization on 워프스페이스 블로그</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="http://blog.caveduck.io/ko/tags/linear-quantization/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>경량화 시리즈 #2 — 뉴럴넷 양자화</title><link>http://blog.caveduck.io/ko/posts/neural-net-quantization/</link><pubDate>Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>http://blog.caveduck.io/ko/posts/neural-net-quantization/</guid><description>학습된 32비트 신경망 가중치를 K-Means(비균등)와 Linear(균등, 정수 연산) 두 방식으로 2~8비트까지 줄여봅니다. 아핀 매핑 r=S(q−Z)부터 압축비·정확도 트레이드오프까지, MNIST MLP로 직접 코드를 돌려 측정한 plot과 함께.</description></item></channel></rss>