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RepCNN: Micro-Sized, Mighty Models for Wakeword Detection
始终在线的机器学习模型需要非常低的内存和计算占用空间。它们的受限参数数量限制了模型的学习能力，以及通常的训练算法找到最佳参数的有效性。在这里，我们展示了通过首先将其计算重构为更大的冗余多分支架构，可以更好地训练小型卷积模型。然后，为了进行推理，我们代数地将训练后的模型重新参数化为具有更少参数的单分支形式，以降低内存占用和计算成本。使用这种技术，我们展示了……
