《表3 压缩前、后模型相关数据》

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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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在训练参数和实验环境与原有方法一致的条件下，本实验通过使用改进的网络结构训练2个周期后，实现了对风格模型压缩的目标，模型压缩前、后的实验结果如表3所示。移动设备的计算资源和能耗预算都很有限，因此模型压缩对于在移动设备上部署神经网络模型至关重要，深度神经网络压缩与加速性能的主要测评标准是压缩比和加速比[13]。假设λ和λ*分别为原始模型M和压缩后模型M*所有参数所占的内存开销，那么模型的压缩比Cr可表示为