知識蒸留（Knowledge Distillation）は、ディープラーニングにおいて、教師モデルの知識を生徒モデルに転送する手法です。
この手法は、大規模な教師モデルの性能を小規模な生徒モデルに伝達することで、計算リソースやメモリ使用量を削減し、リアルタイム性やデバイスへの適合性を向上させることができます。
特にエッジAIなど、デバイス制限下での運用が想定される場合に

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知識蒸留（Knowledge Distillation）

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知識蒸留(Knowledge Distillation)

Wataru Kawakami

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機械学習自然言語処理ディープラーニング知識蒸留

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