形式でなければなりません。次のように変更されます。重みと変更したバイアスの量子化方法は、以前と同じです。ビット累算を使用するアフィン変換は、次のようになります。イメージ)、平均信号を減算する前処理ステップが必要な場合、上記の式を使用できます。(「ディープラーニングにおける低い精度の歴史」セクションを参照)。すべての畳み込み層を使用できることが分かっています。追加の変更はバイアスの変更のみです。すべての値の合計と等しくなるように一般化されます。活性化は次のとおりです。非線形活性化関数です。形式で活性化を表現できます。形式で次の層の量子化された活性化を計算できるようにします。場合、次の特性を持ちます。スキップ接続を持つモデルに役立ちます。量子化された入力活性化は、次のようになります。