이상치 인식 양자화
데이터 분포에서 평균을 크게 벗어나는 값(이상치)을 별도로 처리하거나 더 높은 정밀도로 보존하는 양자화 방식이다. 중요한 정보가 담긴 이상치를 보호함으로써 전체적인 모델의 추론 정확도를 유지한다.