Weight Pruningとは
Weight Pruningとは、ニューラルネットワークの軽量化手法の一つである
読み: ウェイトプルーニング
ニューラルネットワークの軽量化手法の一つである。ネットワーク内の重要度の低い重みを削除することで、モデルサイズを削減し、計算コストを抑える。これにより、エッジデバイスなどリソースの限られた環境でのAIモデルの実行を可能にする。
かんたんに言うと
Weight Pruningは、ニューラルネットワークの不要な重みを刈り込むことで、モデルを小さくする技術である。モデルの効率化に役立つ。
Weight Pruningの仕組み
Weight Pruningでは、まずニューラルネットワークを学習させる。その後、各重みの重要度を評価し、閾値を下回る重みを削除する。重要度の評価には、重みの絶対値や、重みの勾配などが用いられる。削除された重みは、通常ゼロに設定される。
Weight Pruningのメリット
Weight Pruningの主なメリットは、モデルサイズの削減と推論速度の向上である。モデルサイズが小さくなることで、メモリ消費量を抑えられ、ストレージ容量も節約できる。また、計算量が減るため、推論速度が向上し、リアルタイム処理が求められるアプリケーションに適している。
Weight Pruningの種類
Weight Pruningには、大きく分けて構造化プルーニングと非構造化プルーニングの2種類がある。構造化プルーニングは、ニューロンやチャネルなど、構造的な単位で重みを削除する。一方、非構造化プルーニングは、個々の重みを独立して削除する。一般的に、構造化プルーニングの方がハードウェアとの親和性が高いと言われている。
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