TensorFlow モデル圧縮：主要技術と軽量化手法を解説
TensorFlow内のモデル圧縮技術には、以下の種類が含まれています：
- ウェイト・プルーニング：重みの値がゼロに近いニューロンを削除することで、ニューラルネットワーク内のパラメータ数を減らし、モデルのサイズを小さくする。
- ナレッジ蒸留（ナレッジディスティレーション）：複雑なモデル（教師モデル）をトレーニングし、その「知識」をより小さなモデル（生徒モデル）に伝達してモデルのサイズを縮小する。
- 量子化：モデル内の浮動小数点パラメーターを固定小数点パラメーターに変換し、モデルのサイズを削減します。
- 低ランク近似（Low-Rank Approximation）：モデル内の重み行列を分解することで、モデルのパラメータ数と計算の複雑さを減らす。
- ネットワークの剪定：モデルのサイズを減らすために冗長なニューロンや接続を削除する。
- 重み共有：モデルのサイズを減らすために、重みパラメータを共有する。
- 深く分離可能な畳み込み（Depthwise Separable Convolutions）：通常の畳み込み操作を深さ方向の畳み込みとポイントごとの畳み込みに分解し、モデルのパラメータ数を減らす。
- 稀疏畳み込み（Sparse Convolution）：畳み込み操作で希薄性を導入することにより、モデルのサイズを削減します。
これらのモデルの圧縮技術は、モバイルデバイスなどのリソースが限られた環境でも効率的なモデルの展開と推論を実現するためにモデルのサイズを減らすのに役立ちます。
