fix: mobilenet v2 curve

mzh/new_mzh/MobileNetV2/readme.md

@@ -7,6 +7,7 @@
 我仔细检查了是否成功fold了BN，以及相应的ratio，计算js散度时是否使用的是匹配的两个权值参数，发现都没有问题。但在具体查看权值参数的数据时，发现了一些层的权值参数数据异常，也是这些异常层的js非常大干扰了整体的js计算。<br>
 从tensorboard来观察，这些层的数据分布相似度应该与全精度模型很像，但js计算结果没能反应出这一点，对这些层的数据重点观察，他们有很多1或-1的值，因此我想到可能是对量化前后的模型权值参数先进行的normalize操作导致了数据分布变得不合理，进而导致了问题。<br>
 考虑到normalize操作的本意应该是为了将量化前后的模型权值参数归一到同一个scale进而方便使用js散度计算距离，则可以考虑将量化后的模型的权值参数通过dequantize来恢复到与全精度模型相近的scale，而后再使用js散度计算距离。我将上述过程命名为fakefreeze. 经过实践，效果很好，重新计算的js散度反映的权值参数相似程度与tensorboard直接对数据分布的观察比较一致。
+<img src = "fig/defreeze.png" class="h-90 auto">
 
 ## update: <br>2023.4.23<br>
 1. 实现了MobileNetV2的PTQ量化