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量子化
ディープラーニングの応用例モデルの軽量化
量子化とは、モデルの重みや計算に使う数値の精度を落とすことで、サイズを小さくし処理を速くする手法です。
たとえば 32 ビットの小数を 8 ビットの整数に置き換えれば、容量は 4 分の 1 になり、計算も整数演算になって高速化します。
精度の低下はわずかで済むことが多く、端末上で動かすための最も基本的な軽量化手段になっています。
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量子化とは、モデルの重みや計算に使う数値の精度を落とすことで、サイズを小さくし処理を速くする手法です。
たとえば 32 ビットの小数を 8 ビットの整数に置き換えれば、容量は 4 分の 1 になり、計算も整数演算になって高速化します。
精度の低下はわずかで済むことが多く、端末上で動かすための最も基本的な軽量化手段になっています。