既存の量子化手法をより効率的に学習させる手法を提案した。 まず推論用にベースの量子化モデルを用意する。 学習時に単精度の重みをもつ外部モジュールを接続し、混合精度のネットワークを構築する。 そのネットワークを学習させると量子化される部分も高精度な逆誤差伝播が可能になる。 推論時には量子化されたベースのネットワークだけ使用する。 提案手法の効果を画像分類と物体検出で評価した。