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1.56ビットニューラルネットワークモデル。 - Qiita
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1.56ビットニューラルネットワークモデル。 - Qiita
通常のニューラルネットワークモデルと1.56ビットニューラルネットワークモデルの両方を構築し、それぞ... 通常のニューラルネットワークモデルと1.56ビットニューラルネットワークモデルの両方を構築し、それぞれをMNISTデータセットで訓練します。エポックごとの訓練および検証ロスをプロットすることで、モデルの性能を視覚的に比較できます。 1.56ビットネットの解説 1.56ビットネットは、ニューラルネットワークの重みを-1, 0, 1の3つの値に量子化する技術です。この手法の利点は、重みの表現が非常に効率的であり、メモリ使用量の削減や計算の高速化が期待できる点です。具体的には、重みをビット表現する際に3つの状態(-1, 0, 1)を持つため、理論上の情報量はlog2(3) ≈ 1.56ビットとなります。 このアプローチは、ディープラーニングモデルの軽量化を目指すものであり、特にリソースが限られた環境(モバイルデバイスなど)で有用です。 1.56ビットネットのアイデアは、0、1、-1の値を取ること