在這個章節的最後，我們提出一個具複雜
度感知的量化法(Complexity-aware quantiz-
ation ）的演算法，在這個演算法中，整合了
上面所提到的三個技巧：(1)係數的縮放(coe-
fficient scaling）;(2)調整量化誤差的分布
（quantization error distribution);(3)共
同項的消去（CSE)。 這個演算法是以圖六(a)
中的漸近式係數逼近量化法為原型 ， 外層的
loop 仍然是用來探索一個最佳的係數scaling 
factor， 但是在內層（complexity-aware allocation of non-zero terms）做
漸近式的係數逼近時除了以逐漸逼近的方式配置非零項之外 ， 還加入CSE 的技
巧，來使量化的結果最佳化。