モデルの蒸留

-モデルの蒸留とは?- モデルの蒸留とは、大規模な教師ありモデルからより小さく、より効率的なモデルを作成する技術です。教師ありモデルとは、ラベル付けされたデータを使用してトレーニングされたモデルです。蒸留では、教師ありモデルから「生徒」モデルを作成し、生徒モデルに教師モデルの知識を「蒸留」します。教師モデルの知識を伝えるために、重み、バイアス、中間層の出力などの情報を蒸留プロセスで使用します。 生徒モデルは教師モデルよりも小さいことが多く、高速で実行でき、より少ないリソースを必要とします。そのため、エッジデバイスやモバイルアプリケーションでモデルを展開するのに適しています。蒸留は、大規模な教師ありモデルが使用できない場合や、モデルを軽量化して効率を高めたい場合に役立ちます。