《表2 CTF方法与基线、平均压缩方法在不同任务上的比较》

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《从粗粒度到细粒度的神经机器翻译系统推断加速方法》

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本文对所有注意力模块根据CTF方法计算出的信息量来调整每一层的压缩比例（表1），然后在中英和英德翻译任务上同基线及平均压缩（每层计算粒度的压缩比例相同）的性能和速度进行比较，如表2所示．