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... 2025.05.10 AI学習G検定未分類
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... 2025.05.10 AI学習G検定
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... 2025.05.10 AI学習G検定