Quantização Guiada pela Lei de Benford: Compressão Log-Uniforme de Pesos para Modelos de Visão Médica Eficientes - Negrão, Arthur; Silva, Guilherme; Vieira, Matheus; G. Júnior, Ederson N. F.; Luz, Eduardo José da Silva; Silva, Pedro (Anais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS); 2026: Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2026)
Benford-Quant, um método de quantização pós-treinamento guiado pela Lei de Benford, é avaliado na classificação de imagens médicas. O estudo considera ResNet-18, ResNet-50 e ViT-Base nos conjuntos BloodMNIST, PathMNIST e OrganCMNIST, com comparação contra RTN e NF4. Os resultados mostram que o BenQ preserva desempenho competitivo em F1-Score, com redução de memória de até 7,7x, evidenciando que seus benefícios não se restringem a LLMs, mesmo em cenários desfavoráveis como ruído gaussiano e variações de contraste, onde métodos não uniformes tendem a maior robustez. Esses achados posicionam o BenQ como uma alternativa viável para visão médica em ambientes com recursos limitados.