<?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>STE on Warpspace ブログ</title><link>https://blog.caveduck.io/ja/tags/ste/</link><description>Recent content in STE on Warpspace ブログ</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.caveduck.io/ja/tags/ste/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>軽量化シリーズ #5 — QAT：学習で量子化誤差を取り戻す</title><link>https://blog.caveduck.io/ja/posts/quantization-aware-training/</link><pubDate>Mon, 11 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.caveduck.io/ja/posts/quantization-aware-training/</guid><description>PTQは大きなモデルには効きますが、小さなモデル・低ビットでは崩壊します（2ビットで13.6%まで）。解決策は学習そのものに量子化を組み込むQATです。forwardにfake quantizationを差し込み、roundの勾配が0という問題をSTE（Straight-Through Estimator）で突破します。roundは微分が0なのに、なぜ学習できるのか？ — MNIST MLPで直接測定したplotとともに。</description></item></channel></rss>