Apple Machine Learning Research
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RepCNN：用于唤醒词检测的微型强大模型
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的机器学习模型，通过重构计算为冗余多分支架构，训练小型卷积模型，并通过重新参数化转换为单分支形式，降低内存占用和计算成本。作者展示了唤醒词检测模型RepCNN在推理过程中在延迟和准确性之间提供了良好的平衡。RepCNN重新参数化模型的准确性比单分支卷积模型高43%，同时运行时间相同。与复杂架构相比，RepCNN达到相同准确性，内存使用量低2倍，运行时间快10倍。
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关键要点
- 始终在线的机器学习模型需要非常低的内存和计算占用。
- 模型的参数数量限制了其学习能力和训练算法的有效性。
- 通过将计算重构为冗余多分支架构，可以更好地训练小型卷积模型。
- 推理时，通过代数重新参数化将训练好的模型转换为单分支形式，降低内存占用和计算成本。
- RepCNN模型在推理过程中在延迟和准确性之间提供了良好的平衡。
- RepCNN重新参数化模型的准确性比单分支卷积模型高43%，同时运行时间相同。
- RepCNN在准确性上与复杂架构如BC-ResNet相当，但内存使用量低2倍，运行时间快10倍。
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