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ディープラーニングを軽量化「宝くじ仮説」について – 株式会社Laboro.AI
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ディープラーニングを軽量化「宝くじ仮説」について – 株式会社Laboro.AI
エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習... エンジニアコラム 広い技術領域をカバーする当社の機械学習エンジニアが、 アカデミア発のAI&機械学習技術を 紹介&解説いたします。 2020.2.25 株式会社Laboro.AI リード機械学習エンジニア 内木 賢吾 概 要 ディープラーニングモデルの開発・導入時、とくに結果の出力にリアルタイム性をもとめられるようなビジネス現場への実装においては、モデルの精度を保ちつついかに高速処理を実現するかが重要なポイントになってきます。こうした観点から、前回のコラムではディープニューラルネットワークの「モデル圧縮」をテーマにpruning(枝刈り)、quantize(量子化)、distillation(蒸留)の3つのモデル軽量化の手法をご紹介しました。 今回はさらに知見を深めていただくことを目的に、2019年に話題になった「宝くじ仮説 (The Lottery Ticket Hypothesis)」