群共享低秩近似：实现大核CNN在移动端的轻量级逐点卷积
评分
72首次系统指出并解决大核CNN中逐点卷积的部署瓶颈，提供新的群共享低秩视角。
方法设计严谨，实验覆盖多个主流大核CNN模型，对比充分，论证有据。
直接面向移动端存储和内存带宽限制，可落地性强，对边缘AI部署具有明确工程价值。
边缘端大模型部署是当前热点，但论文以arXiv预印本形式发布，尚待同行评议。
来自arXiv AI/CL/LG预印本，作者机构未披露，但方法论与实验可信度高。
基础分 80.5 × T2 信源权重 ×0.9 = 72
精选线 70已入选精选
精选理由
方法创新性强且直击实际部署痛点，实验覆盖多个主流模型，证据链完整，对移动端AI工程有直接参考价值。
AI 点评
「这篇论文的洞察很关键——大家忙着压深度卷积时，逐点卷积才是真正的'重量级'。对做端侧模型部署的工程师来说，CGS的群共享思路简单有效，值得在自家模型上试一试。」
速览
大型卷积核CNN在视觉任务上表现优异，但其参数随核尺寸二次增长，严重阻碍边缘端部署。现有高效架构聚焦于深度可分离卷积中的深度卷积压缩，却忽视了逐点卷积占据参数量超过87%的事实。本文提出基于SVD的通道群共享低秩近似策略，通过跨群共享上下投影矩阵、保留群特有对角缩放矩阵，大幅压缩参数量，在不显著损失性能的前提下降低存储和内存带宽压力，使RepLKNet、ConvNeXt、SLaK等大核CNN可在智能手机等资源受限设备上部署。
- 指出大核CNN中逐点卷积占参数量的87%以上，是边缘部署的主要瓶颈
- 提出通道群共享低秩近似，结构化模拟SVD分解，跨群共享投影矩阵
- 在RepLKNet、ConvNeXt、SLaK上验证了性能与存储成本的平衡
正文
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