ニューラルネットワーク圧縮

ニューラルネットワークの圧縮とは、深層学習モデルのパラメータ数や計算量を削減するためのさまざまな技術を使用することを指します。これにより、より効率的なストレージと実行時のパフォーマンスが達成されます。主な目的は、モデルの予測精度を維持しながらリソース消費を低減し、展開の柔軟性とスケーラビリティを向上させることです。特にモバイルデバイス、組み込みシステム、エッジコンピューティングなどのリソースに制約のある環境では、ニューラルネットワークの圧縮が重要な役割を果たし、モデルのリアルタイム性能やエネルギー効率を大幅に改善することができます。