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。

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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。

メモリ使用量を削減し、処理時間を高速化する
パラメータ数を少なくすることによって計算量を減らす
高スペックなデバイスでの運用を可能にする
学習や予測に要する時間を減らすことで、効率的な検証が出来るようにする

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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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