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モデル圧縮

モデル圧縮

モデル圧縮とはモデルの精度を損なうことなく、データサイズを削減する手法です。

ディープラーニングにおいて、モデルの精度を向上させるには層を増やすことなどが挙げられますが、それに伴って計算量が増え、コストも時間も増大してしまいます。そこで、モデル圧縮が機械学習においては必要になります。代表的な手法としては「蒸留」「プルーニング」「量子化」の3つが挙げられます。

クイズ

現在、剪定や量子化、蒸留といったモデル圧縮の手法が注目されてきている。モデル圧縮を行う目的として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
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    モデル圧縮は、メモリ使用量の削減により低スペックなデバイスでの運用を可能にする事を目的とした手法です。

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