能量/如何推理和总内存占用像微控制器可以在资源受限的设备上有所不同。
高效、紧凑的神经网络模型是必不可少的支持部署在移动和嵌入式设备。在这项工作中,我们指出,典型的设计指标为衡量神经网络架构的效率-操作和参数的总数是不够的。这些指标可能不准确与实际部署能源和内存占用等指标。我们表明,吞吐量和能量变化至多5 x操作在不同的神经网络类型在一个现成的手臂Cortex-M7单片机。此外,我们表明,激活数据所需的内存也需要考虑,除了模型参数,对网络体系结构的探索研究。
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