COMQ의 성능 향상 원리를 보다 깊이 있게 이해하기 위해서는 좌표 단위 최소화와 그리디 업데이트 순서 선정의 이론적 근거를 추가로 분석할 필요가 있다.
COMQ가 CNN과 Vision Transformer에서 우수한 성능을 보였지만, 다른 신경망 모델에도 동일한 효과를 발휘할 수 있을지 검증이 필요하다.
COMQ의 활용 범위를 더욱 확장하기 위해서는 활성화 함수 양자화, 혼합 정밀도 양자화 등 다양한 양자화 기법과의 결합 가능성을 탐구해볼 수 있다.
COMQ의 성능 향상 원리는 좌표 단위 최소화와 그리디 업데이트 순서 선정에 근거합니다. 좌표 단위 최소화는 각 변수를 독립적으로 최적화하여 전체 목적 함수를 최소화하는 방법입니다. 이는 각 변수를 순차적으로 업데이트하면서 전체 오차를 줄이는 방식으로 작동합니다. 그리디 업데이트 순서는 각 변수의 중요성을 고려하여 업데이트 순서를 결정하는 방법으로, 가장 중요한 변수부터 업데이트하여 최적의 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 이론적으로, 좌표 단위 최소화와 그리디 업데이트는 비선형 최적화 문제를 효과적으로 해결하는 방법으로 알려져 있습니다.