《表1 各层网络的参数量：一种面向移动端的图像风格迁移模型压缩算法》

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《一种面向移动端的图像风格迁移模型压缩算法》

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如表1所示，通过分析训练出的对应风格网络模型，发现整个网络模型的参数主要集中在残差层（res），单层的残差层参数量在整个网络模型结构参数总量中的占比为17.6%，五层残差网络的参数量在整个网络模型结构参数总量中的占比为88%，原有残差层单元结构的网络计算方式（卷积方式）导致残差层参数量庞大，庞大的参数量不仅影响模型推理的速度，而且会占用移动端的存储资源。在这样的情形下，模型小型化与加速成为亟待解决问题。