深層学習モデルの軽量化と高速化技術の概要
深層学習モデルのパラメータ数は年々増加の一途をたどっており、高性能化の一方で計算リソースやストレージの消費量が課題となっています。特にモバイル機器やエッジデバイスへの展開において、モデルの軽量化は不可欠な技術です。本稿では、モデル圧縮の主要な手法である「低ランク近似」「枝刈り（プルーニング）」「知識蒸留」の原理と実装例について解説します。
モデ ...
5月21日 03:33 投稿
奇想天外なアイデアがコードで現実になる場所
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