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Kubernetes・DevOps・MLOps を自分で動かして測った値で書くブログ · 1 件
小さなモデルの作成：深さ方向分離畳み込み・プルーニング・蒸留、そしてEfficientTAM
精度を下げてコンパイラ任せにしても足りない場合は、モデル自体を小さくする必要があります。畳み込みを空間の認識（深さ方向3×3）とチャネルの混合（1×1）に分割するMobileNet、深さ・幅・解像度を同時に大きくするEfficientNet、重みを0にするプルーニング、大きなモデルの出力を小さなモデルが模倣する蒸留を見ていきます。ノートPCのCPUで直接測定したところ、深さ方向分離は積和演算を8.4倍に減らしたものの、時間は1.6倍しか
2026-10-15 · 17 分で読めます #비전 모델#실시간#MobileNet#EfficientNet#가지치기