AI学習 量子化（Quantization）とは
🎯 一言で説明AIモデルを小さく・速く・軽くするために、重みや計算結果の数値表現を省メモリ化・低精度化する技術。具体的には、通常32bitの高精度なデータを、8bitなどの小さいデータに変換し、エッジデバイスや低スペック機器でもAIを動かせ...
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AI学習 ResNet（Residual Network）とは？
✔ 1. どんなモデルか？ResNet（Residual Network）は、2015年にマイクロソフトリサーチが発表した深層学習モデルです。「スキップ結合（Residual Connection）」を採用することで、100層を超える超深層...
AI学習 スキップ結合（Residual Connection）
■ 概要スキップ結合（Residual Connection）は、深層学習モデル、とりわけ「ResNet（Residual Network）」の中で登場した技術です。入力をそのまま次の層に渡す「ショートカット経路」を作ることで、深く層を重ね...