34. モデルの軽量化

エッジAIは、デバイス端末でリアルタイムにAI推論を行うための軽量化が求められます。

蒸留は、大規模なモデルを小さなモデルに変換し、同等の精度を保つ技術です。

プルーニングは、重要度の低いパラメータを削除して、モデルを軽量化する手法です。

モデル圧縮は、モデルのサイズや計算量を削減するための総称的な手法です。

宝くじ仮説は、重要でないニューロンを削除しても、モデルの性能が保たれる可能性があるという仮説です。

エッジAIでは、リソースが限られたデバイスでの動作を実現するため、モデルの軽量化が重要です。

量子化は、パラメータの精度を落として、メモリ使用量を減らす軽量化技術です。

モデル圧縮は、学習済みの重みやパラメータを圧縮し、メモリや計算資源の消費を抑える技術です。

量子化は、重みをより少ないビットで表現し、モデルのサイズを削減する技術です。

エッジAIは、デバイスで直接推論を行うため、軽量化されたモデルが求められます。