スパースネットワーク

プルーニングとは、ニューラルネットワーク内の冗長なパラメータを削除する最適化手法です。ニューラルネットワークは、学習を重ねるにつれて複雑化し、パラメータの数が膨大になります。このパラメータ過剰は、計算コストやメモリ効率の低下につながる可能性があります。 プルーニングは、ネットワークの冗長パラメータを特定し、削除することで、ネットワークの複雑度を削減します。これにより、学習効率の向上や、よりコンパクトなモデルが実現されます。プルーニングは、スパース化と呼ばれるパラメータ削減のより一般的なアプローチに分類されます。