以上の活性化に依存します。推論層は、重みの値をスケーリングしバイアスを変更することで前の層に吸収できるため不要です。この手法は推論にのみ適用可能で、低い数値精度に固有のものではありません。代わりに、フレームワーク・レベルで実装することもできます。それぞれスケールおよびシフトします。ミニバッチ統計を使用して正規化されます。トレーニングセット全体の統計、またはトレーニング中に計算されたこれらの統計の移動平均などを使用して事前計算されます。次のように求められます。層を省略することができます。ビットの推論を実現しました。モデルに制限されています。モデルとその他のフレームワークについても今後対応予定です。ファイルが変更されています。つの量子化係数を使用できます。組込まれているサンプリング・ツールを使用して計算されます。ファイルに量子化係数を追加。