Weight Group-wise Post-Training Quantization for Medical Foundation Model
作者: Yineng Chen, Peng Huang, Aozhong Zhang, Hui Guo, Penghang Yin, Shu Hu, Shao Lin, Xin Li, Tzu-Jen Kao, Balakrishnan Prabhakaran, MingChing Chang, Xin Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-09
💡 一句话要点
针对医学大模型的权重分组后训练量化方法，提升终端设备推理速度
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 后训练量化 医学影像分析 基础模型 模型压缩 低比特量化
📋 核心要点
- 医学基础模型计算复杂度高，难以在终端医疗设备上部署，后训练量化是有效的压缩手段。
- Permutation-COMQ算法无需反向传播，通过点积和舍入操作实现量化，简化了流程并避免了超参数调整。
- 权重感知策略通过重排权重解决通道缩放导致的精度下降，实验证明该方法在低比特量化中表现最佳。
📝 摘要（中文）
医学领域的基础模型在医学图像分析中取得了显著成果。然而，其庞大的网络架构和高计算复杂度严重影响了推理速度，限制了其在终端医疗设备上的应用。量化是一种将模型压缩为低比特版本的方法，可以有效解决这一挑战。本文提出了一种后训练量化算法，Permutation-COMQ。该算法通过简单的点积和舍入操作消除了反向传播的需求，从而无需超参数调整并简化了流程。此外，我们引入了一种权重感知策略，重新排序每层中的权重，以解决量化过程中通道缩放引起的精度下降问题，同时保留通道结构。实验表明，我们的方法在2比特、4比特和8比特量化中均取得了最佳结果。
🔬 方法详解
问题定义：医学基础模型参数量巨大，计算复杂度高，难以部署在算力受限的终端医疗设备上。现有的量化方法，尤其是训练时量化，需要大量的计算资源和时间进行微调，而后训练量化方法虽然高效，但在低比特量化时精度损失严重，尤其是在通道维度上进行缩放时。
核心思路：论文的核心思路是设计一种高效且精度损失小的后训练量化方法，Permutation-COMQ。该方法通过避免反向传播来提高效率，并引入权重感知策略来缓解通道缩放带来的精度损失。通过在每层网络中重新排列权重，使得量化后的权重分布更加均匀，从而减少量化误差。
技术框架：Permutation-COMQ算法主要包含两个阶段：1) 使用点积和舍入操作进行量化，无需反向传播；2) 权重感知策略，在每层网络中对权重进行重新排序。整体流程是，首先对原始模型进行量化，然后使用权重感知策略对量化后的模型进行优化，最后得到量化后的模型。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了权重感知策略，该策略通过重新排列每层网络中的权重，来解决量化过程中通道缩放引起的精度下降问题。与传统的后训练量化方法相比，Permutation-COMQ能够在低比特量化下保持更高的精度。此外，该方法无需反向传播，大大降低了计算复杂度。
关键设计：权重感知策略的具体实现是，对于每一层网络，计算每个通道的权重的重要性，然后根据重要性对权重进行排序。排序后的权重被重新排列，使得量化后的权重分布更加均匀。论文中没有明确说明具体的排序算法，但可以推测是基于某种统计量（例如方差或绝对值之和）对通道权重进行排序。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Permutation-COMQ算法在2比特、4比特和8比特量化中均取得了最佳结果。具体性能数据未知，但论文强调该方法优于现有的后训练量化方法，尤其是在低比特量化时，精度提升显著。该方法在保持较高精度的同时，显著降低了模型的计算复杂度和存储空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种医疗影像分析任务，例如疾病诊断、病灶检测和图像分割等。通过将医学基础模型压缩到低比特版本，可以使其在移动医疗设备、嵌入式系统和边缘计算平台上运行，从而实现更快速、更便捷的医疗服务。该方法有望推动人工智能在医疗领域的普及和应用，提高医疗诊断的效率和准确性。
📄 摘要（原文）
Foundation models have achieved remarkable results in medical image analysis. However, its large network architecture and high computational complexity significantly impact inference speed, limiting its application on terminal medical devices. Quantization, a technique that compresses models into low-bit versions, is a solution to this challenge. In this paper, we propose a post-training quantization algorithm, Permutation-COMQ. It eliminates the need for backpropagation by using simple dot products and rounding operations, thereby removing hyperparameter tuning and simplifying the process. Additionally, we introduce a weight-aware strategy that reorders the weight within each layer to address the accuracy degradation induced by channel-wise scaling during quantization, while preserving channel structure. Experiments demonstrate that our method achieves the best results in 2-bit, 4-bit, and 8-bit quantization.