
【化】 *** shrinkage
模压缩率(Model-Based Compression Ratio)是一个在信号处理、图像压缩及机器学习领域的关键指标,用于衡量特定模型或算法对数据的压缩效率。其核心含义是通过数学建模去除数据冗余,实现高效压缩。以下从汉英词典角度解析其定义与应用:
模(Model)
指用于描述数据规律的数学模型或算法框架(如傅里叶变换、小波变换、神经网络)。英文对应 "Model",强调通过预定义的结构逼近数据本质特征。
例:在JPEG2000标准中,小波变换模型(Wavelet Transform Model)是压缩的核心。
压缩率(Compression Ratio)
定义为原始数据大小与压缩后数据大小的比值:
$$ text{压缩率} = frac{text{原始数据量}}{text{压缩后数据量}} $$
比值越高,压缩效率越强。
模压缩率
即"Model-Based Compression Ratio",特指依赖特定模型实现的压缩效率。例如:
"该神经网络模型的模压缩率达到15:1,优于传统DCT方法。"
(The model-based compression ratio of this neural network reaches 15:1, surpassing traditional DCT methods.)
模压缩率的核心价值在于利用先验知识降低信息熵:
国际标准组织对模型压缩性能的评估有明确定义:
第8章详细讨论基于模型的压缩理论,包括率失真优化(Rate-Distortion Optimization)[参考链接:pearson.com/digital-image-processing]
提出神经网络模压缩的三阶段框架 [参考链接:ieee.org/deep-compression]
模压缩率常与比特率(Bit Rate) 关联:
$$ text{比特率} = frac{text{压缩后比特数}}{text{原始像素数}} quad (text{单位:bpp}) $$
当比特率降低时,压缩率提升,但需平衡重建质量(如SSIM结构相似性指标)。
模压缩率是评估模型驱动型压缩技术效率的核心量化指标,其优化需结合信号特性、应用场景与质量约束。
“模压缩率”可能在不同领域有不同含义,需结合具体应用场景进行解释:
在颗粒机环模加工领域,压缩率指模具进料口面积与模孔横截面积之比,用于衡量物料通过模具时的压缩程度。例如环模孔径为喇叭形结构时,压缩率=喇叭口面积/实际制粒孔面积。实际操作中,由于测量困难,常用长径比(模孔有效长度与直径的比值)代替压缩率,这被称为工程中的简化定义。
在材料科学中,压缩率是物体受力后的体积变化指标,公式为: $$ text{压缩率} = frac{V}{V_0} $$ 其中$V$为压缩后体积,$V_0$为原始体积。此外,压缩率与体变模量(Bulk modulus)互为倒数关系: $$ text{压缩率} = frac{1}{text{体变模量}} $$ 例如体变模量为10GPa时,压缩率为0.1 GPa⁻¹。
在计算机领域,压缩率=压缩后文件大小/原始文件大小×100%,数值越小表示压缩效果越好(如压缩率90%表示文件缩小10%)。
建议根据具体领域选择定义,如需颗粒机模具参数可参考中的长径比标准。
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