关键词检测中卷积神经网络功耗的实验分析
摘要：小型占地关键词识别模型的神经网络，几乎所有以前的研究都是以参数数量和前向推断过程中的乘法操作次数来量化模型占用空间。然而，这些值实际上只是代理度量，因为真正的性能表现还取决于许多因素。在本文中，我们研究了一类用于树莓派上的关键词识别的卷积神经网络的功耗。我们发现这两个代理度量都是能源消耗的良好预测因子，尽管乘法操作次数比模型参数数量更具预测性。我们还确认，准确率最高的模型自然也是最耗电的。
作者：Raphael Tang, Weijie Wang, Zhucheng Tu, Jimmy Lin
论文ID：1711.00333
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2018-09-24