이상 살펴본 바 와 같이 , 컨 볼루 션 신경망 과 같 은 다층 구조 의 심층 신경망 의 학습 과 인식 과정 에서 많 은 연산 량 과 메모리 량 을 필요 로 한다 . 다층 구조 의 심층 신경망 의 연산 량 과 메모리 량 을 줄이 는 방법 으로 는 , 인공 신경망 의 연산 에 사용 되 는 파라미터 의 데이터 표현 크기 를 비트 단위 로 감소 시키 는 비트 양자 화 방법 이 사용 될 수 있 다 . 기존 의 비트 양자 화 방법 은 , 인공 신경망 의 모든 파라미터 를 동일 한 비트 수로 양자 화 하 는 균일 비트 양자 화 ( Uniform bit quantization ) 가 사용 되 지만 , 기존 의 균일 비트 양자 화 방법 은 인공 신경망 에서 사용 되 는 각각 의 파라미터 에 대한 비트 수 의 변경 이 전체 성능 에 미치 는 영향 을 정확히 반영 하 지 못하 는 문제 가 있 다 .