网络量化——为什么需要"zero_point"？为什么对称量化不需要"zero point"？
network quantization——Why do we need "zero_point"? Why symmetric quantization doesn't need "zero point"?
我已经用 Google 搜索了很多天，但仍然找不到我需要的答案。脑子里肯定有什么误会。你能帮帮我吗？
1.为什么我们需要“zero_point”？
quantization：q=round(r/scale)+zero_point
我认为zero_point（作为偏移量）将缩放数据移动到适当的位置，例如，在下图中对于无符号2位量化，零点移动[-1,2 ] 到 {0,1,2,3}
我说得对吗？
如有错误，请大家指正；
如果我是对的，那么这里需要零点（对称量化），为什么Jacob在IAO，第2.1节说零点是为了补零？在我看来，这只是一个结果，而不是根本原因？
2。为什么对称量化不需要“零点”？
在Goolge White paper和一些博客中，它说对称量化不需要零点（因为zero_point=0）：
我可以理解为有符号量化，因为浮动范围和量化范围都是对称的，所以zero_point=0。
但是，我们如何在量化范围[0,2^b-1]不对称的无符号量化中忽略zero_point？在这种情况下，在我看来，我们必须有一个正零点才能将缩放后的数据移动到 [0, 2^b-1] 范围内，如下图：
我还没有找到或得到明确的答案。
但我说服自己如下：
1.Why 我们需要“zero_point”吗？
zero_point 绝对是一个偏移量或偏差，将缩放后的数据移动到适当的位置。应该是没有疑问的。
但 Jocab 提到的“动机”是“Z 与量化 q 属于同一类型”，而不是“具有零点”。前者确保真正的“0”被无误地量化，因此在以量化方式推断时，在[=37中填充（而不是值“0”）的是零点（与q相同类型） =]（没有错误）。
- 为什么对称量化不需要“零点”？
我认为白皮书公式（7）-（9）中的“if signed”和“if un-signed”说的是x的符号，即真实的，未量化的，floating-point 值，而不是量化值。这意味着，带符号的 floating-point 值被量化为带符号的 fixed-point 整数，其中 zero-point=0；和无符号 floating-point 到无符号 fixed-point 整数，以及 zero-point=0。
我已经用 Google 搜索了很多天，但仍然找不到我需要的答案。脑子里肯定有什么误会。你能帮帮我吗？
1.为什么我们需要“zero_point”？
quantization：q=round(r/scale)+zero_point
我认为zero_point（作为偏移量）将缩放数据移动到适当的位置，例如，在下图中对于无符号2位量化，零点移动[-1,2 ] 到 {0,1,2,3}
我说得对吗？
如有错误，请大家指正；
如果我是对的，那么这里需要零点（对称量化），为什么Jacob在IAO，第2.1节说零点是为了补零？在我看来，这只是一个结果，而不是根本原因？
2。为什么对称量化不需要“零点”？
在Goolge White paper和一些博客中，它说对称量化不需要零点（因为zero_point=0）：
我可以理解为有符号量化，因为浮动范围和量化范围都是对称的，所以zero_point=0。
但是，我们如何在量化范围[0,2^b-1]不对称的无符号量化中忽略zero_point？在这种情况下，在我看来，我们必须有一个正零点才能将缩放后的数据移动到 [0, 2^b-1] 范围内，如下图：
我还没有找到或得到明确的答案。
但我说服自己如下：
1.Why 我们需要“zero_point”吗？
zero_point 绝对是一个偏移量或偏差，将缩放后的数据移动到适当的位置。应该是没有疑问的。
但 Jocab 提到的“动机”是“Z 与量化 q 属于同一类型”，而不是“具有零点”。前者确保真正的“0”被无误地量化，因此在以量化方式推断时，在[=37中填充（而不是值“0”）的是零点（与q相同类型） =]（没有错误）。
- 为什么对称量化不需要“零点”？
我认为白皮书公式（7）-（9）中的“if signed”和“if un-signed”说的是x的符号，即真实的，未量化的，floating-point 值，而不是量化值。这意味着，带符号的 floating-point 值被量化为带符号的 fixed-point 整数，其中 zero-point=0；和无符号 floating-point 到无符号 fixed-point 整数，以及 zero-point=0。