I detta dokument presenterar vi en komprimeringsmetod baserad på kombinationen av låg-rankad matris factorization och quantization utbildning, för att minska komplexiteten för neurala nätverk baserade akustisk händelse detektion (AED) modeller. Våra experimentella resultat visar att denna kombinerade komprimeringsmetod är mycket effektiv. För ett kortfristigt treskiktsminne (LSTM) baserat på AED-modellen kan den ursprungliga modellens storlek minskas till 1 % med försumbar noggrannhetsförlust. Vårt tillvägagångssätt gör det möjligt att använda AED för resursfasta tillämpningar.
REF kombinerar kvantisering och låg-rankad matris factorization teknik för att komprimera flera lager återkommande neurala nätverk.
Compression of Acoustic Event Detection Models with Low-rank Matrix Factorization and Quantization Training
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}