Problema con quantizzazione MATLAB: Min/Max del FeatureInputLayer alterati e impossibilità di conservarli senza perdere la quantizzazione
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Sto riscontrando un comportamento anomalo durante la quantizzazione di una rete dlnetwork in MATLAB usando dlquantizer.
La mia rete ha un FeatureInputLayer con normalizzazione "rescale-zero-one" e quindi con i vettori Min e Max originali (dimensione 1×46 double).
Nel momento in cui quantizzo la rete, per qualche ragione questi valori vengono alterati automaticamente da MATLAB e diventano un vettore 46×1 (single) , composto quasi completamente da zero e altri valori che non corrispondono ai range reali delle mie feature (46 variabili, 120 osservazioni).
Questo causa un problema:
- la rete quantizzata non riesce più a normalizzare gli input correttamente
- e va in errore quando provo a testare la rete con dei dati di test perché Min e Max non combaciano con il formato input richiesto (1×46).
Ho provato a risolvere in due modi:
Tentativo 1 — ripristinare Min/Max dopo quantizzazione
Avrei voluto fare:
qNet.Layers(1).Min = BestNet.Layers(1).Min;
ma non è possibile perché dlnetwork ha proprietà read-only.
Quindi ho provato a ricreare il FeatureInputLayer corretto tramite layerGraph e replaceLayer.
Funziona, ma appena modifico un layer di qNet, MATLAB perde la quantizzazione e la rete torna float32.
Lo verifico con:
details = quantizationDetails(qNet);
% isQuantized = 0
Quindi non posso correggere Min/Max senza distruggere la quantizzazione.
Tentativo 2 — rimuovere la normalizzazione dal FeatureInputLayer
Ho sostituito il layer di input con uno con:
Normalization = "none"
e poi normalizzo manualmente gli input usando i min/max del training set prima di fare predict.
Questo workaround funziona per l’inferenza, ma non è chiaro se sia la procedura corretta né se esista un metodo ufficiale per evitare la sovrascrittura dei Min/Max nella rete quantizzata.
Inoltre non riesco ad esportare la rete quantizzata in .onnx, c'è un modo per farlo?
Answers (1)
Anumeha
on 15 Dec 2025
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Ciao Nunzia,
dato che l’italiano non è la mia lingua madre, rispondo in inglese. Spero possa essere d’aiuto!
I understand you are trying to prevent “Min/Max” from being overwritten in quantized networks. Please go through the following documentation links for a clear understanding on how the quantized network layers work:
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