TensorFlow モデル蒸留とは？圧縮への活用方法を解説
モデル蒸留は、大規模なニューラルネットワーク（教師モデル）の知識を小さなモデル（生徒モデル）に移すことで、モデルを圧縮するためのツールです。この技術は、トレーニング中や後に適用でき、生徒モデルが教師モデルの予測や推論スキルを学ぶのを支援し、生徒モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
モデルを圧縮するためにモデル蒸留を使うには、次の手順に従うことができます：
- 先ず、優れた性能を発揮する大規模な教師モデルをトレーニングする必要があります。
- 生徒モデルの準備：その後、より小さな生徒モデルを定義する必要があります。このモデルは教師モデルから知識を受け取ります。通常、生徒モデルは教師モデルよりもはるかに小さく、低い計算リソースのデバイスで動作します。
- 教師モデルの蒸留を利用：生徒モデルのトレーニング中に、教師モデルの予測を追加の監督信号として使用します。通常、損失関数を修正して、教師モデルの出力を目標として含めます。これにより、生徒モデルは教師モデルの予測と推論過程を学ぶことができます。
- 学習モデルの調整：生徒モデルが教師モデルの知識を学んだ後、生徒モデルをさらに微調整してパフォーマンスを最適化することができます。
モデル蒸留技術を使用することにより、モデルのサイズと計算要件を削減することができ、モデルの効率を向上させることができます。 TensorFlowには、TensorFlow Model Optimization Toolkitなどのツールとライブラリがあり、蒸留を実装するのに役立ちます。
